O que é a Lei de Escalonamento?
A Scaling Law da IA refere-se à regra de que o desempenho do modelo melhora com o aumento dos dados de treinamento, aumento dos recursos computacionais e expansão do tamanho do modelo durante o processo de treinamento do modelo de inteligência artificial.
Essas leis foram propostas pela primeira vez pela OpenAI em 2020 e foram amplamente aplicadas em pesquisas subsequentes.
| Característica | Descrição |
|---|---|
| Tamanho do modelo e desempenho | Em geral, quanto maior o modelo (ou seja, mais parâmetros), mais forte é sua capacidade. Isso significa que se você aumentar a complexidade do modelo, as tarefas que ele pode lidar também melhorarão |
| Importância da quantidade de dados | Fornecer mais dados de treinamento pode ajudar o modelo a aprender mais padrões e informações, melhorando assim a precisão das previsões |
| Recursos computacionais | Usar equipamentos de computação mais poderosos (como GPU) para treinar o modelo pode acelerar a velocidade de treinamento e melhorar o desempenho final |
Desafios da Lei de Escalonamento
Relatórios indicam que a Lei de Escalonamento parece começar a mostrar o fenômeno de retornos marginais decrescentes. Isso significa que simplesmente aumentar os recursos computacionais ou os dados não consegue mais melhorar significativamente o desempenho do modelo como antes.
Por exemplo, os modelos recentes da OpenAI não alcançaram os enormes avanços de desempenho esperados. Isso leva pesquisadores e empresas a buscar novas maneiras de impulsionar o progresso da tecnologia de IA, como melhorar a forma de cálculo durante o processo de raciocínio.
Em resumo, a Lei de Escalonamento da IA é uma regra de observação que mostra que, à medida que os recursos investidos aumentam, o desempenho do modelo melhora, mas atualmente enfrenta desafios de diminuição dos benefícios, necessitando de novas inovações para superar os gargalos existentes.