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我們將我們的 @LiquidAI_ LFM2-350M 模型訓練到了 "計算最優" 的 1400 倍
> Chinchilla 擴展法則：每個參數約 20 個標記
> LFM2-350M：每個參數約 28,000 個標記（多 1400 倍）
為什麼？
因為 Chinchilla 只關注訓練計算，而我們關心的是推理成本
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