Scaling Law는 무엇인가요?
AI의 Scaling Law（스케일링 법칙）는 인공지능 모델 훈련 과정에서 모델의 성능이 훈련 데이터의 증가, 계산 자원의 향상 및 모델 크기의 확대에 따라 개선되는 규칙을 의미합니다.
이 법칙은 2020년 OpenAI에 의해 처음 제안되었으며, 이후 연구에서 널리 적용되었습니다.
| 특성 | 설명 |
|---|---|
| 모델 크기와 성능 | 일반적으로, 모델이 클수록(즉, 매개변수가 많을수록) 그 능력이 강해집니다. 이는 모델의 복잡성을 증가시키면 처리할 수 있는 작업이 더 좋아진다는 것을 의미합니다. |
| 데이터 양의 중요성 | 더 많은 훈련 데이터를 제공하면 모델이 더 많은 패턴과 정보를 학습할 수 있어 예측 정확성을 높일 수 있습니다. |
| 계산 자원 | 더 강력한 계산 장비(예: GPU) 를 사용하여 모델을 훈련하면 훈련 속도를 높이고 최종 성능을 향상시킬 수 있습니다. |
Scaling Law의 도전
보고서에 따르면, Scaling Law는 한계 효용 감소 현상을 나타내기 시작하는 것 같습니다. 이는 단순히 계산 자원이나 데이터를 증가시키는 것이 더 이상 모델 성능을 이전처럼 크게 향상시키지 못한다는 것을 의미합니다.
예를 들어, OpenAI의 최근 모델은 성능 면에서 기대했던 큰 발전을 이루지 못했습니다. 이는 연구자와 기업이 AI 기술의 발전을 촉진하기 위한 새로운 방법을 찾아야 함을 의미합니다. 예를 들어, 추론 과정에서의 계산 방식을 개선하는 것이 필요합니다.
결론적으로, AI의 Scaling Law는 관찰 규칙으로, 자원 투입이 증가함에 따라 모델 성능이 개선되지만 현재는 효용 감소의 도전에 직면해 있으며, 기존의 병목 현상을突破하기 위한 새로운 혁신이 필요합니다.