研究团队还分析了模型规模与训练效率之间的关系。结果表明，较大模型通常需要更少的训练步骤即可达到相同的性能水平，但较小模型通过更长时间的训练也能达到相近的性能上限。这种"规模-训练时间"权衡为资源受限环境下的模型选择提供了有价值的指导。

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