Apa itu Scaling Law?
AI Scaling Law merujuk pada prinsip bahwa kinerja model meningkat seiring dengan peningkatan data pelatihan, peningkatan sumber daya komputasi, dan perluasan ukuran model selama proses pelatihan model kecerdasan buatan.
Prinsip ini pertama kali diusulkan oleh OpenAI pada tahun 2020 dan telah diterapkan secara luas dalam penelitian selanjutnya.
| Fitur | Penjelasan |
|---|---|
| Ukuran model dan kinerja | Secara umum, semakin besar model (yaitu, semakin banyak parameter), semakin kuat kemampuannya. Ini berarti bahwa jika Anda meningkatkan kompleksitas model, tugas yang dapat ditangani juga akan meningkat |
| Pentingnya volume data | Menyediakan lebih banyak data pelatihan dapat membantu model belajar lebih banyak pola dan informasi, sehingga meningkatkan akurasi prediksi |
| Sumber daya komputasi | Menggunakan perangkat komputasi yang lebih kuat (seperti GPU) untuk melatih model dapat mempercepat kecepatan pelatihan dan meningkatkan kinerja akhir |
Tantangan Scaling Law
Laporan menunjukkan bahwa Scaling Law tampaknya mulai menunjukkan fenomena pengembalian marjinal yang menurun. Ini berarti bahwa hanya dengan meningkatkan sumber daya komputasi atau data tidak lagi secara signifikan meningkatkan kinerja model seperti sebelumnya.
Misalnya, model terbaru dari OpenAI tidak mencapai kemajuan kinerja yang signifikan seperti yang diharapkan. Ini mendorong peneliti dan perusahaan untuk mencari cara baru untuk mendorong kemajuan teknologi AI, seperti memperbaiki metode komputasi dalam proses inferensi.
Secara ringkas, Scaling Law AI adalah prinsip observasional yang menunjukkan bahwa kinerja model meningkat dengan peningkatan investasi sumber daya, tetapi saat ini menghadapi tantangan pengembalian yang menurun dan memerlukan inovasi baru untuk mengatasi hambatan yang ada.