- Scaling Laws of Global Weather Models [57.3]
本稿では,モデル性能(検証損失)とモデルサイズ,データセットサイズ,計算予算の3つの主要な要因について検討する。 様々なモデルにおいて、Auroraは最も強力なデータスケーリングの挙動を示す。 我々の計算-最適分析は、固定された計算予算の下で、長いトレーニング期間にリソースを割り当てると、モデルサイズの増加よりもパフォーマンスが向上することを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 26 Feb 2026 12:57:38 GMT) - 天気に関するScaling Laws、自然言語処理（transfomer）と似ている部分、異なる部分があるようで大変興味深い。