Don't be lazy: CompleteP enables compute-efficient deep transformers

文章逻辑清晰，从问题引入、相关工作回顾、提出方法、实证验证到理论解释和局限性讨论，结构完整，各部分联系紧密，论证过程连贯。

强项: 结合了理论分析和大规模实证实验。, 对不同参数化方法进行了系统的比较。, 在计算最优设置下评估模型，更贴近实际应用。, 考虑了多种关键超参数的缩放规则。, 提供了详细的实验设置和数据表格 (附录 I)。, 讨论了训练稳定性的验证方法 (坐标检查)。
弱项: 实证验证受限于计算资源，无法在更大规模上测试。, 理论分析的直接适用性在某些方面受到限制 (如固定 token count vs. 计算最优设置)。, 部分理论推导基于简化模型或启发式论证 (如 AdamW 权重衰减)。

提供了大量的实证数据 (图表和表格) 来支持 CompleteP 的优势和超参数迁移的有效性。理论分析也为实证结果提供了合理的解释和支持。尽管存在规模限制，但在测试范围内证据是充分的。

在现有 µP 和深度扩展参数化研究的基础上，提出了 CompleteP (a=1) 参数化并证实其优越性；创新性地提出了 Complete Feature Learning 的 Desiderata；扩展了 AdamW 参数 ε 和 LN/Bias 学习率的深度缩放规则；首次在计算最优设置下研究了考虑深度扩展的 N:L 比例问题。

研究主题 (LLM 训练效率和 HP 调优) 在当前和未来 AI 发展中至关重要。CompleteP 提供了一种实用且有效的提高效率和灵活性的方法，可能对 LLM 的训练实践产生重要影响。与计算效率相关的讨论也具有环境和经济意义 (Broader impacts)。

强项: 语言正式、准确、客观，符合学术规范。, 使用了精确的技术术语。, 理论概念和数学推导描述清晰。
改进点: 部分理论推导 (如附录 E) 对非专业读者可能较难理解。, Json输出为中文值，故此项无需评论具体句子结构等。