fMRI基础模型扩展法则实证研究
针对功能性磁共振成像（fMRI）基础模型中数据规模、模型大小与算力关系尚不明确的问题，研究团队进行了一项系统性的对照实证扩展研究。该研究汇聚了超过200个源数据集的预训练数据，消耗逾10,000个GPU时。在固定预训练框架与下游评测协议的条件下，系统探究了数据量、参数量和训练时长的协同变化规律，结果显示下游任务性能总体上随着计算量的增加而提升。
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