Was ist Scaling Law?
Scaling Law in der KI bezieht sich auf die Regel, dass sich die Leistung des Modells während des KI-Modelltrainings mit der Zunahme der Trainingsdaten, der Verbesserung der Rechenressourcen und der Vergrößerung des Modells verbessert.
Diese Gesetze wurden erstmals 2020 von OpenAI vorgestellt und wurden in nachfolgenden Forschungen weithin angewendet.
| Merkmal | Erklärung |
|---|---|
| Modellgröße und Leistung | Im Allgemeinen gilt: Je größer das Modell (d.h. je mehr Parameter), desto stärker seine Fähigkeiten. Das bedeutet, wenn Sie die Komplexität des Modells erhöhen, werden die Aufgaben, die es verarbeiten kann, besser |
| Bedeutung der Datenmenge | Die Bereitstellung von mehr Trainingsdaten kann dem Modell helfen, mehr Muster und Informationen zu lernen und damit die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern |
| Rechenressourcen | Die Verwendung von leistungsfähigerer Rechenausrüstung (wie GPUs) zum Trainieren des Modells kann die Trainingsgeschwindigkeit erhöhen und die endgültige Leistung verbessern |
Herausforderungen von Scaling Law
Berichte weisen darauf hin, dass Scaling Law beginnt, abnehmende Grenzerträge zu zeigen. Dies bedeutet, dass die bloße Erhöhung von Rechenressourcen oder Daten nicht mehr zu einer so deutlichen Verbesserung der Modellleistung führt wie früher.
Zum Beispiel haben die jüngsten Modelle von OpenAI nicht die erwarteten großen Fortschritte in der Leistung erzielt. Dies veranlasst Forscher und Unternehmen, neue Wege zur Förderung des KI-technologischen Fortschritts zu suchen, wie zum Beispiel die Verbesserung der Berechnungsmethoden im Inferenzprozess.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Scaling Law in der KI eine Beobachtungsregel ist, die zeigt, dass sich die Modellleistung mit zunehmenden Ressourceninvestitionen verbessert, aber derzeit mit der Herausforderung abnehmender Effizienz konfrontiert ist und neue Innovationen benötigt, um bestehende Engpässe zu durchbrechen.