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Scaling Laws (缩放法则) 是大模型领域中，用于描述 模型性能(Loss) 与 模型规模N、数据量D、计算资源C 之间关系的经验规律，揭示在大模型中，随着模型参数数量、数据集大小和计算资源的增加，模型性能的变化模式，指导更高效地分配资源，优化模型训练过程，实现更好的性能。这些规律不仅有助于预测不同规模模型的表现，还能为模型设计和训练提供理论依据，是推动大模型发展和应用的重要理论基础。

使用 ScalingLaws 指导 100B 大模型的预训练方案，包括服务器资源、3D并行策略、Transformer架构、DeepNorm、混合精度策略、EGS策略、AdamW、WarmUp、GradientClipping、样本、位置编