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最后，在短短几周内，我们通过NanoGPT Slowrun实现了数据效率的十倍提升。一组总参数量达180亿（每个模型18亿参数）的集成模型，仅用1亿标记训练，就能达到传统语言模型基线需要10亿标记才能实现的性能。数据效率至关重要，因为计算能力的增长速度远超数据。鉴于当前的扩展法则要求两者等比例增长，未来的智能发展最终将受限于数据而非算力。这一数据效率的突破使我们能够通过提升算力而非依赖更多数据来增强模型性能。
另外值得一提的是，卫星雷达观测显示，阿拉斯加冰川在夏季气温每升高1摄氏度时，融化期将延长约三周。针对三千条冰川的研究表明，极端热浪可在短短两周内导致雪线后退相当于两个月的进程，使其保护性积雪减少近三成。
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