Scaling Lawとは？
AIのScaling Law（スケーリング法則）は、人工知能モデルのトレーニングプロセスにおいて、モデルの性能がトレーニングデータの増加、計算リソースの向上、およびモデルサイズの拡大に伴って改善される原則を指します。
これらの法則は、2020年にOpenAIによって初めて提案され、その後の研究で広く適用されています。
| 特徴 | 説明 |
|---|---|
| モデルサイズと性能 | 一般的に、**モデルが大きい（すなわち、パラメータが多い）**ほど、その能力は強くなります。これは、モデルの複雑さを増すと、処理できるタスクも向上することを意味します。 |
| データ量の重要性 | より多くのトレーニングデータを提供することで、モデルはより多くのパターンや情報を学習し、予測精度を向上させることができます。 |
| 計算リソース | より強力な計算機器（例えばGPU） を使用してモデルをトレーニングすることで、トレーニング速度を加速し、最終的な性能を向上させることができます。 |
Scaling Lawの課題
報告によると、Scaling Lawは限界効用の減少を示し始めているようです。これは、単に計算リソースやデータを増やすだけでは、以前のようにモデルの性能を大幅に向上させることができなくなったことを意味します。
例えば、OpenAIの最近のモデルは、性能において期待された大きな進歩を達成していません。これにより、研究者や企業はAI技術の進歩を促進するための新しい方法を模索する必要があります。例えば、推論プロセスにおける計算方法の改善などです。
要約すると、AIのScaling Lawは観察の原則であり、リソースの投入が増えるにつれてモデルの性能が改善されることを示していますが、現在は効果の減少という課題に直面しており、既存のボトルネックを突破するための新しい革新が必要です。