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我们将我们的 @LiquidAI_ LFM2-350M 模型训练到了 "计算最优" 的 1400 倍
> Chinchilla 扩展法则：每个参数约 20 个标记
> LFM2-350M：每个参数约 28,000 个标记（多 1400 倍）
为什么？
因为 Chinchilla 只关注训练计算，而我们关心的是推理成本
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