AIのスケーリング則とは
- 2020年1月に、OpenAIが提唱した法則
- AIモデルの性能がモデルサイズ（パラメータ数）、データ量、計算量の増加にどのように依存するかを示す法則
- この概念は、特に、大規模言語モデル（LLM）や深層学習の研究において重要。
主要な要素
- モデルサイズ（パラメータ数）
- パラメータ数を増やすと、モデルの表現能力が向上し、学習可能な情報量が増える。
- 例えば、GPTシリーズでは、モデルサイズを大きくするほど、自然言語処理のタスクでの性能が向上。
- データ量
- 学習データ量が増えると、モデルの性能は大幅に改善。
- ただし、モデルサイズに対して適切なデータ量が必要であり、不足するとアンダーフィッティング、過剰だとオーバーフィッティングが起こる。
- 計算量
- 学習に使う計算資源を増やすことで、より大規模なモデルやデータを扱えるようになる。
- 計算量（FLOPs）が多いほど、学習プロセスが効率的に進むが、計算コストが線形的ではなく増加する。
推論時間が長いほどAIの性能が強化される？
- 例えば、GPT-4はGPT-3と比べて飛躍的な性能向上をしたが、OpenAI o1ではそこまで大きな性能の向上は見られなかった。
- 2023年4月に、OpenAIのサム・アルトマンCEOは、「(スケーリング則に頼った)巨大なAIモデルの時代は終わったと考えている」と発言。
課題と展望
- コスト
- スケーリング則に従い性能を向上させるには、大量の計算資源とデータが必要。これにより、AI研究は一部の巨大企業や研究機関に集中。
- エネルギー消費
- 大規模モデルのトレーニングには膨大なエネルギーが必要であり、持続可能性が課題。
- 新たなアプローチの必要性
- スケーリング則に基づいて性能を向上させる方法には限界があるため、新しい効率的なモデル構造や学習手法が注目されている。
