这篇文章主要探讨了如何通过观察性的方法，而不是传统的训练模型的方法，来理解和预测语言模型的性能随规模的变化。文章中提出了一种观察性的方法，通过分析约80个公开可用的语言模型，构建了语言模型性能的缩放定律。
文章的主要观点是，语言模型的性能可以被描述为一个低维的能力空间的函数，而模型家族之间的差异主要在于它们将训练计算转化为这些能力的能力。通过这种方法，文章展示了复杂缩放现象的可预测性，包括一些新兴现象的平滑S形行为，以及如何预测模型性能的未来改进。
文章的主要贡献包括：
这篇文章通过观察性的方法，展示了语言模型性能的可预测性，为我们理解和预测语言模型的未来发展提供了新的思路。