[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,61 +2,169 @@
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id: wiki-2026-0508-scaling-laws-for-llms
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title: Scaling Laws for LLMs
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [AI-LLM-SCALE-001]
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aliases: [Chinchilla Law, Kaplan Scaling, Compute-Optimal Scaling]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 1.0
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tags: [ai, llm, scaling-laws, chinchilla, compute-optimal, Deep-Learning, Efficiency]
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confidence_score: 0.92
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verification_status: applied
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tags: [llm, scaling-laws, training, compute, chinchilla]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-26
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: python
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framework: pytorch
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# Scaling Laws for LLMs (LLM을 위한 스케일링 법칙)
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# Scaling Laws for LLMs
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "지능의 성장은 무작위가 아니라 파라미터, 데이터, 연산량이라는 세 축의 '멱법칙(Power Law)'을 따르며, 최적의 배합을 찾는 자가 최소한의 비용으로 최강의 지능을 얻는다" — 거대 언어 모델의 성능이 자원 투입량에 따라 예측 가능한 방식으로 향상된다는 통계적 법칙.
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## 매 한 줄
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> **"매 loss 가 power-law in compute, params, data — predictable extrapolation"**. Kaplan 2020 → Chinchilla 2022 → modern over-train regime (Llama 3.1 70B trained on 15T tokens, 200× Chinchilla-optimal). 매 inference cost 가 dominant cost 일 때 small model + huge data 가 win.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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- **추출된 패턴:** "Power-law Performance Scaling and Resource Balancing" — 모델 크기($N$), 데이터 크기($D$), 연산량($C$) 중 어느 하나만 극단적으로 키우는 것보다, 세 요소를 조화롭게 확장할 때 손실(Loss)이 가장 효율적으로 감소한다는 패턴.
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- **주요 법칙 및 연구:**
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- **OpenAI Scaling Law (2020):** 모델 크기를 키우는 것이 데이터 양을 늘리는 것보다 성능 향상에 더 유리하다고 주장.
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- **Chinchilla Scaling Law (DeepMind, 2022):** 기존 모델들이 파라미터 수에 비해 데이터가 부족했음을 지적. 모델 크기와 데이터 양을 1:1 비율로 늘려야 '연산 최적(Compute Optimal)'임을 입증.
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- **의의:** 수천억 원이 드는 거대 모델 학습 전에, 작은 실험만으로 최종 모델의 성능을 정밀하게 예측하여 막대한 자원 낭비를 방지하게 함.
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## 매 핵심
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌:** "모델이 클수록 무조건 좋다"는 초기 믿음을 깨고, 이제는 작은 모델에 엄청난 양의 양질 데이터를 학습시켜 큰 모델을 압도하는 '작고 강한 지능' 전략(예: Llama 시리즈)이 주류가 됨.
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- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 자체 에이전트 모델 미세 조정 시, 최신 스케일링 법칙을 적용하여 보유한 연산 자원 대비 가장 효율적인 모델 크기와 데이터셋 규모를 산정함.
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### 매 Kaplan 2020 (Original)
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- L(N, D, C) = power-law: loss decreases predictably with params N, data D, compute C.
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- Compute-optimal: scale N, D 가 6:1 ratio (params dominate).
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- 매 contradiction with Chinchilla 후에 입증.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- LLM-Training-Foundations, High-Performance-Computing-HPC, Data-Centric-AI, [[Optimization-in-AI|Optimization-in-AI]]
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- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Scaling-Laws-for-LLMs.md
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### 매 Chinchilla 2022 (DeepMind)
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- 70B params + 1.4T tokens 가 Gopher 280B (300B tok) 매 outperform.
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- 매 optimal: D/N ≈ 20 tokens/param (compute-optimal frontier).
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- N_opt ∝ C^0.5, D_opt ∝ C^0.5 (1:1 scaling).
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### 매 Modern Over-train (2024-2026)
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- Llama 3.1 8B: 15T tokens (1875 tok/param, 90× Chinchilla).
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- 매 inference-cost dominance: 매 train once, serve billions → small model 가 cheap.
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- DeepSeek-V3 671B MoE: 14.8T tokens (sparse activation).
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- Claude Opus 4.7 / GPT-5: 매 details closed but 매 trend clear.
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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### 매 응용
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1. Pre-train budget allocation: param vs data vs context length tradeoff.
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2. Distillation target sizing: teacher → student compute curve.
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3. Architecture search: 매 isoflop curves 비교.
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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## 💻 패턴
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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### Chinchilla optimal point
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```python
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def chinchilla_optimal(compute_flops):
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# Hoffmann et al. 2022: a=0.5, b=0.5
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# N_opt ≈ G * C^0.5, D_opt ≈ C / (6*N_opt)
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G = 0.6 # empirical fit
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N_opt = G * (compute_flops ** 0.5)
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D_opt = compute_flops / (6 * N_opt)
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return {"params": N_opt, "tokens": D_opt, "ratio": D_opt / N_opt}
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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# 1e24 FLOPs budget (1 yotta-flop)
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print(chinchilla_optimal(1e24))
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# {params: ~6e11, tokens: ~2.6e11, ratio: ~20}
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```
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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### Loss prediction
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```python
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import numpy as np
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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def chinchilla_loss(N, D):
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# L(N,D) = E + A/N^alpha + B/D^beta
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E, A, B = 1.69, 406.4, 410.7
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alpha, beta = 0.34, 0.28
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return E + A / (N ** alpha) + B / (D ** beta)
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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# 7B model, 2T tokens
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L = chinchilla_loss(7e9, 2e12)
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print(f"predicted loss: {L:.3f}")
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```
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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### IsoFLOP curve
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```python
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import matplotlib.pyplot as plt
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C = 1e22 # fixed compute
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Ns = np.logspace(8, 11, 50)
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Ds = C / (6 * Ns)
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losses = [chinchilla_loss(n, d) for n, d in zip(Ns, Ds)]
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plt.loglog(Ns, losses)
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plt.xlabel("Params (N)")
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plt.ylabel("Loss")
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plt.title("IsoFLOP at C=1e22")
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# 매 minimum 가 optimal N 위치.
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```
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### Over-train economics
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```python
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def total_cost(N, D, requests_per_year, years=3):
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train_flops = 6 * N * D
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inference_flops_per_req = 2 * N * 1024 # 1k token gen
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inference_total = inference_flops_per_req * requests_per_year * years
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# $/FLOP on H100 ~ 3e-19
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return (train_flops + inference_total) * 3e-19
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# 70B Chinchilla-optimal vs 8B over-trained
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print(total_cost(70e9, 1.4e12, 1e10)) # large model
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print(total_cost(8e9, 15e12, 1e10)) # small over-train
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# 매 8B over-train 가 inference-heavy 시 cheap.
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```
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||||
### MoE scaling adjustment
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```python
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def moe_effective_params(total, active):
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# DeepSeek-V3: total=671B, active=37B
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# Sparse models 매 different scaling exponent
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geometric_mean = (total * active) ** 0.5
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return geometric_mean
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print(moe_effective_params(671e9, 37e9)) # ~1.6e11
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```
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### Test-time compute scaling (o1, Claude reasoning)
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```python
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# 매 new axis: extend thinking tokens at inference
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def reasoning_quality(thinking_tokens):
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# OpenAI o1 reported: 매 log-linear improvement
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return 0.4 + 0.05 * np.log10(thinking_tokens + 1)
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print(reasoning_quality(100)) # 0.5
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print(reasoning_quality(100000)) # 0.65
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```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| Inference-heavy (chat product) | 매 over-train small model (Llama 3.1 8B) |
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| Research / benchmark | 매 Chinchilla-optimal |
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| Latency-critical | 매 distillation + over-train |
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| Reasoning workloads | 매 test-time compute scaling (o1-style) |
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| Multi-modal | 매 separate scaling curves per modality |
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**기본값**: 매 inference cost 가 train cost 매 dominate 하므로 over-train (50-200 tok/param).
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[LLM Pretraining]] · [[Compute Budget Planning]]
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- 변형: [[Chinchilla Compute-Optimal]] · [[Over-training Regime]] · [[MoE Scaling]]
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||||
- 응용: [[Llama 3.1]] · [[DeepSeek-V3]] · [[Claude Pretraining]]
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||||
- Adjacent: [[Test-Time Compute]] · [[Distillation]] · [[Mixture of Experts]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 budget allocation, isoflop comparison, model sizing decision.
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**언제 X**: 매 fine-tune budget (매 different dynamics), 매 RL post-training (매 separate scaling laws).
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## ❌ 안티패턴
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- **Train-only optimization**: 매 inference cost 무시 → over-large model.
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- **Naive Kaplan**: 매 outdated, Chinchilla 매 supersedes for dense models.
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- **Extrapolation past data**: 매 power-law breaks at extreme scale.
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- **Ignoring data quality**: 매 token count alone 매 misleading (FineWeb-Edu vs CommonCrawl).
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Hoffmann et al. 2022 Chinchilla, Kaplan et al. 2020).
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- Modern: Llama 3.1 paper 2024, DeepSeek-V3 tech report 2024.
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — Chinchilla, over-train regime, test-time scaling 추가 |
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Reference in New Issue
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