Что такое Scaling Law?
AI Scaling Law（закон масштабирования） означает, что в процессе обучения модели искусственного интеллекта производительность модели улучшается с увеличением объема обучающих данных, улучшением вычислительных ресурсов и увеличением размера модели.
Эти законы были впервые предложены OpenAI в 2020 году и с тех пор широко применяются в последующих исследованиях.
| Характеристика | Описание |
|---|---|
| Размер модели и производительность | В общем, чем больше модель (то есть, чем больше параметров), тем сильнее ее способности. Это означает, что если вы увеличите сложность модели, задачи, которые она может обрабатывать, также улучшатся. |
| Важность объема данных | Предоставление большего объема обучающих данных может помочь модели изучить больше паттернов и информации, тем самым улучшая точность предсказаний. |
| Вычислительные ресурсы | Использование более мощных вычислительных устройств (например, GPU) для обучения модели может ускорить скорость обучения и улучшить конечные результаты |
Вызовы Scaling Law
Сообщения указывают на то, что Scaling Law, похоже, начинает демонстрировать явление убывающей предельной полезности. Это означает, что просто увеличение вычислительных ресурсов или данных больше не может значительно улучшить производительность модели, как это было раньше.
Например, недавние модели OpenAI не достигли ожидаемого значительного прогресса в производительности. Это заставляет исследователей и компании искать новые способы продвижения технологий ИИ, такие как улучшение методов вычислений в процессе вывода.
В заключение, Scaling Law ИИ является наблюдательным принципом, который показывает, что производительность модели улучшается с увеличением инвестиций в ресурсы, но в настоящее время сталкивается с вызовами убывающей полезности и требует новых инноваций для преодоления существующих узких мест.