Scaling Law คืออะไร?
Scaling Law ของ AI หมายถึงกฎที่ว่าประสิทธิภาพของโมเดล AI จะพัฒนาขึ้นตามการเพิ่มขึ้นของข้อมูลการฝึกฝน ทรัพยากรการคำนวณ และขนาดของโมเดล
กฎเหล่านี้ถูกนำเสนอครั้งแรกโดย OpenAI ในปี 2020 และได้ถูกนำไปใช้อย่างกว้างขวางในการวิจัยต่อมา
| คุณลักษณะ | คำอธิบาย |
|---|---|
| ขนาดโมเดลและประสิทธิภาพ | โดยทั่วไป ยิ่งโมเดลใหญ่ขึ้น (คือมีพารามิเตอร์มากขึ้น) ความสามารถก็จะยิ่งแข็งแกร่งขึ้น นั่นหมายความว่าถ้าคุณเพิ่มความซับซ้อนของโมเดล มันก็จะสามารถจัดการงานได้ดีขึ้น |
| ความสำคัญของปริมาณข้อมูล | การให้ข้อมูลฝึกฝนที่มากขึ้นสามารถช่วยให้โมเดลเรียนรู้รูปแบบและข้อมูลได้มากขึ้น ซึ่งจะเพิ่มความแม่นยำในการทำนาย |
| ทรัพยากรการคำนวณ | การใช้อุปกรณ์คำนวณที่ทรงพลังมากขึ้น (เช่น GPU) ในการฝึกฝนโมเดล สามารถเพิ่มความเร็วในการฝึกฝนและยกระดับประสิทธิภาพสุดท้าย |
ความท้าทายของ Scaling Law
มีรายงานระบุว่า Scaling Law เริ่มแสดงให้เห็นปรากฏการณ์ผลตอบแทนที่ลดลง นั่นหมายความว่าการเพิ่มทรัพยากรการคำนวณหรือข้อมูลเพียงอย่างเดียวไม่สามารถยกระดับประสิทธิภาพของโมเดลได้อย่างมีนัยสำคัญเหมือนในอดีต
ตัวอย่างเช่น โมเดลล่าสุดของ OpenAI ไม่ได้มีความก้าวหน้าอย่างมากตามที่คาดหวัง สิ่งนี้ทำให้นักวิจัยและบริษัทต้องหาวิธีใหม่ๆ ในการผลักดันความก้าวหน้าของเทคโนโลยี AI เช่น การปรับปรุงวิธีการคำนวณในกระบวนการอนุมาน
โดยสรุป Scaling Law ของ AI เป็นกฎการสังเกตการณ์ ที่แสดงให้เห็นว่าประสิทธิภาพของโมเดลจะพัฒนาขึ้นตามการเพิ่มขึ้นของทรัพยากรที่ใช้ แต่ปัจจุบันกำลังเผชิญกับความท้าทายด้านผลตอบแทนที่ลดลง ซึ่งต้องการนวัตกรรมใหม่เพื่อก้าวข้ามข้อจำกัดที่มีอยู่