ما هو Scaling Law؟
Scaling Law (قانون التوسع) في الذكاء الاصطناعي يشير إلى القاعدة التي يتحسن فيها أداء النموذج مع زيادة بيانات التدريب، وتحسين موارد الحوسبة، وتوسيع حجم النموذج.
تم تقديم هذه القوانين لأول مرة من قبل OpenAI في عام 2020، وتم تطبيقها على نطاق واسع في الأبحاث اللاحقة.
| الخصائص | الشرح |
|---|---|
| حجم النموذج والأداء | بشكل عام، كلما كان النموذج أكبر (أي المزيد من المعلمات)، كلما كانت قدراته أقوى. هذا يعني أنه إذا زدت من تعقيد النموذج، فستتحسن المهام التي يمكنه معالجتها |
| أهمية حجم البيانات | توفير المزيد من بيانات التدريب يمكن أن يساعد النموذج على تعلم المزيد من الأنماط والمعلومات، وبالتالي تحسين دقة التنبؤ |
| موارد الحوسبة | استخدام معدات حوسبة أقوى (مثل GPU) لتدريب النموذج يمكن أن يسرع عملية التدريب ويحسن الأداء النهائي |
تحديات Scaling Law
تشير التقارير إلى أن Scaling Law بدأ يظهر ظاهرة تناقص العائد الهامشي. هذا يعني أن مجرد زيادة موارد الحوسبة أو البيانات لم يعد يحسن أداء النموذج بشكل كبير كما كان في السابق.
على سبيل المثال، لم تحقق نماذج OpenAI الأخيرة التقدم الهائل المتوقع في الأداء. هذا يجعل الباحثين والشركات بحاجة إلى إيجاد طرق جديدة لدفع تقدم تقنية الذكاء الاصطناعي، مثل تحسين طريقة الحساب في عملية الاستدلال.
باختصار، Scaling Law في الذكاء الاصطناعي هو نمط ملاحظة يظهر أن أداء النموذج يتحسن مع زيادة استثمار الموارد، ولكنه يواجه حاليًا تحدي انخفاض الفعالية، ويحتاج إلى ابتكارات جديدة لتجاوز العقبات الحالية.