Scaling Law có gì?
AI 的 Scaling Law là quy luật rằng trong quá trình đào tạo mô hình trí tuệ nhân tạo, hiệu suất của mô hình sẽ cải thiện theo sự gia tăng dữ liệu đào tạo, sự nâng cao tài nguyên tính toán và sự mở rộng kích thước mô hình.
Những quy luật này lần đầu tiên được OpenAI đề xuất vào năm 2020 và đã được áp dụng rộng rãi trong các nghiên cứu sau này.
| Đặc điểm | Mô tả |
|---|---|
| Kích thước mô hình và hiệu suất | Nói chung, mô hình càng lớn (tức là, càng nhiều tham số), khả năng của nó càng mạnh. Điều này có nghĩa là nếu bạn tăng độ phức tạp của mô hình, các nhiệm vụ mà nó có thể xử lý cũng sẽ tốt hơn |
| Tầm quan trọng của lượng dữ liệu | Cung cấp nhiều dữ liệu đào tạo hơn có thể giúp mô hình học được nhiều mẫu và thông tin hơn, từ đó cải thiện độ chính xác dự đoán |
| Tài nguyên tính toán | Sử dụng thiết bị tính toán mạnh mẽ hơn (như GPU) để đào tạo mô hình có thể tăng tốc độ đào tạo và nâng cao hiệu suất cuối cùng |
Thách thức của Scaling Law
Có báo cáo chỉ ra rằng Scaling Law dường như bắt đầu thể hiện hiện tượng lợi ích cận biên giảm dần. Điều này có nghĩa là chỉ đơn giản tăng tài nguyên tính toán hoặc dữ liệu không còn có thể cải thiện hiệu suất mô hình một cách đáng kể như trước đây.
Ví dụ, các mô hình gần đây của OpenAI không đạt được sự tiến bộ lớn như mong đợi về hiệu suất. Điều này khiến các nhà nghiên cứu và doanh nghiệp cần tìm kiếm những cách mới để thúc đẩy sự tiến bộ của công nghệ AI, chẳng hạn như cải thiện cách tính toán trong quá trình suy luận.
Tóm lại, AI 的 Scaling Law là một quy luật quan sát cho thấy rằng khi đầu tư vào tài nguyên tăng lên, hiệu suất của mô hình sẽ cải thiện, nhưng hiện tại đang đối mặt với thách thức giảm lợi ích, cần có những đổi mới mới để vượt qua các nút thắt hiện có.