可以说，将目光放到提升较小模型的性能上来有其必然性。对于大语言模型而言，训练时计算（train-time compute）的扩展主导了它们的发展。尽管这种模式已被证明非常有效，但越来越大模型的预训练所需的资源却变得异常昂贵，数十亿美元的集群已经出现。