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值得注意的是，我们使用的权重衰减高达1.6，丢弃率为0.1。作为对比，常规做法中权重衰减约为0.1。我们的设置是其16倍。这之所以有效，是因为我们处于巨大的过参数化状态：初始基线是一个27亿参数的模型（当前模型大小为18亿），在1亿标记上训练，而Chinchilla法则建议对此数据量使用约500万参数。Kim等人发现，在数据受限的情况下，最佳权重衰减可达常规实践的30倍，我们已积极验证了这一点。而且，训练的模型越大，所需的正则化强度就越高。，详情可参考Betway UK Corp
值得注意的是，语言 数据模型 风格 说明 GQL (默认) LPG ISO标准，声明式模式匹配 Cypher LPG 兼容Neo4j，ASCII图案风格 Gremlin LPG 基于Apache TinkerPop，遍历导向 GraphQL LPG, RDF 模式驱动，网页开发者熟悉 SPARQL RDF W3C标准，专为RDF查询设计 SQL/PGQ LPG SQL:2023 GRAPH_TABLE，原生SQL语法处理图谱查询 GQLCypherGremlinGraphQLSPARQL
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