Predict before you train: Scaling Laws for particle physics foundation models
Este artigo demonstra que as leis de escala conjuntas de modelo e dados derivadas de pequenos modelos transformer podem prever com precisão o desempenho de modelos de fundação de física de partículas significativamente maiores antes do treinamento, permitindo a tradução de orçamentos de computação em resultados físicos esperados e validando a abordagem contra benchmarks de estado da arte.