★
Menú
Inicio Cómo se construye Lista de seguimiento El stack
Hardware ChipsComparar chips Servidores y sistemasRedes MemoriaFundiciones y empaquetado Refrigeración
Instalaciones Centros de datosEnergía ProyectosCloud y cómputo GPU
Inteligencia Modelos de IASoftware Productos de IABenchmarks Artículos de investigaciónConjuntos de datos Conceptos
Ecosistema EmpresasAcciones PersonasCronología TendenciasEl futuro de la IA
Aprender Noticias Consulta los datos Agentes IA
Acerca de Sobre nosotros Metodología Datos y API Aviso legal
Opciones
DATOS Y API

Acceso JSON gratuito de solo lectura a los datos en caché del sitio.

Modo oscuro

Vista guiada
¿Nuevo en el mundo de los chips, los centros de datos y la jerga de modelos? Explicamos los términos clave mientras navegas, en lenguaje claro. Los mismos datos, con la ayuda integrada.

Vista experta
Ya conoces el stack. Solo los datos: limpios, rápidos y compactos, sin explicaciones adicionales. Esta es la vista predeterminada.

Idioma de la interfaz
‹ Atrás
Inicio › Artículos de investigación › Scaling Laws for Neural Language Models (2020)

Scaling Laws for Neural Language Models (2020)

Artículo de investigación Escalado

Kaplan et al.: loss falls as a power law in compute — the investment thesis, quantified.

Estás viendo un registro de artículo de investigación: un paper de referencia y qué aportó al campo.

This OpenAI paper measured smooth power-law relationships between model performance and parameters, data and compute — the curves that turned 'bigger is better' from folklore into planning tool, and ultimately into capex justification for everything on this site.

Cómo se conecta con el resto del stack

Introduced in · 1 Basis for · 1 Scaling Laws for Neural Language Models (2020)

Los enlaces de esta ficha de un vistazo: haz clic en un grupo para ir directamente a él.

Introducido en

Base para

Fuentes

arXiv 2001.08361 ↗

Registro revisado a fecha de 2026-01-15 — ver Metodología.