提出并行缩放新方法，提升计算效率

参数和推理时缩放已经证明，更多计算带来更多智能。但有没有新的计算缩放方式？答案可能是肯定的！我们提出并行缩放——在训练和推理期间增加并行计算。作为一项探索性研究，我们从理论上提出新的缩放定律，并通过预训练验证，显示具有P条并行流的模型类似于将参数缩放O(log P)，同时展现出更优的推理效率。

https://arxiv.org/abs/2505.10475
https://github.com/QwenLM/ParScale
https://hf.co/spaces/ParScale/Parallel_Scaling_Law
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