10B 令牌的最优模型规模 | AI生成和翻译
在 H200 上针对 10B tokens：
124M → 太小了。你将有每个参数 ~80,000 个 tokens — 远多于所需，你会 overfit 或只是记忆。浪费 GPU。
500M → 更好，但根据 Chinchilla scaling laws 仍然偏小。对于 10B tokens，最优大小更接近 1B-2B。
我的选择： 选择 1B 或 1.5B — 你有足够的 VRAM。以 bf16 混合精度，1.5B 模型应该能舒适地在 H200 上运行，并留有空间支持不错的 batch size。
1.5B 的快速内存估算：
- Weights: ~3GB (bf16)
- Adam states: ~12GB
- Gradients + activations: ~20-30GB
- 总计：~40-50GB — 绰绰有余
要我从 nanoGPT examples 中拉一个 1.5B 的 config 吗？