Scaling Law 是什麼？
AI 的 Scaling Law（縮放法則）是指在人工智慧模型訓練過程中，模型的性能會隨著訓練數據的增加、計算資源的提升以及模型大小的擴大而改善的規律。
這些法則最早由 OpenAI 在 2020 年提出，並在隨後的研究中得到了廣泛應用。
| 特徵 | 說明 |
|---|---|
| 模型大小與性能 | 一般來說，模型越大（即參數越多），其能力就越強。這意味著如果你增加模型的複雜度，它能處理的任務也會變得更好 |
| 數據量的重要性 | 提供更多的訓練數據可以幫助模型學習到更多的模式和信息，從而提高預測準確性 |
| 計算資源 | 使用 更強大的計算設備（如 GPU） 來訓練模型，能加快訓練速度並提升最終性能 |
Scaling Law 的挑戰
有報告指出，Scaling Law 似乎開始顯示出邊際效益遞減的現象。這意味著單純增加計算資源或數據不再能如以往那樣顯著提升模型性能。
例如，OpenAI 最近的模型在性能上並未達到預期的巨大進步。這使得研究者和企業需要尋找新的方法來推動 AI 技術的進步，例如改進推理過程中的計算方式。
總結來說，AI 的 Scaling Law 是一種觀察規律，顯示了隨著資源投入增加，模型性能會改善，但目前面臨著效益減少的挑戰，需要新的創新來突破現有瓶頸。