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### 文章主要内容
本文探讨了在固定计算预算下微调大型语言模型（LLMs）时的缩放规律，强调了数据构成（即示例数量和平均标记长度）对标记效率的影响。传统方法仅通过总标记数衡量训练数据，而本文提出将数据集体积定义为示例数（N）与平均标记长度（L）的乘积（V=N·L），并引入新的缩放定律公式：
\[ \text{Accuracy} = A V^{\beta} M^{\gamma} + E \]
其中，M为模型大小，A、β、γ、E为可调参数。通过在BRICC和MMLU数据集上的实验，作者发现：在总标记数相同的情况下，数据构成（如“少而长”“多而短”“平衡”的子采样策略）显著影响模型性能，且较大的模型在正确考虑数据构成时表现出更高的标记效率。该研究为资源受限环境下的LLM微调提供了更准确的性能预测框架。

### 文章创新点
1. **引入数据集体积概念**：将总标记数分解为示例数和平均标记长度的乘积，明确量化数据构成对微调性能的影响。
2. **扩展传统缩放定律**：提出包含数据构成的新公式，优于仅依赖总标记数的传统方法，更适用于资源受限场景。
3. **子采样策略验证**：通过“少而长”“多而短”“平衡”三种策略系统性验证数据结构的影响，证明相同总标记数下数据构成差异可导致性能显著不同。
4. **模型规模与标记效率关联**：发现较大模型在合理利用数据构成时标记效率更高，为模型选择和数据优化提供指导。

### 英文原文及翻译（Markdown格式）

#### Abstract
**原文**
We introduce a scaling law for fine-tuning large language models (LLMs) under fixed c