در این پست، به قوانین مقیاس‌بندی در مدل‌های بزرگ و اهمیت آن‌ها برای درک رابطه بین اندازه مدل، اندازه مجموعه داده، محاسبه و عملکرد مدل خواهیم پرداخت. قوانین مقیاس‌بندی به یک چارچوب ضروری در هوش مصنوعی تبدیل شده‌اند و دستورالعمل‌های تجربی را برای بهبود دقت مدل از طریق افزایش استراتژیک در پارامترها، داده‌ها و منابع محاسباتی ارائه می‌کنند.
مقدمه
در هوش مصنوعی، معمولاً پذیرفته شده است که مدل‌های بزرگ‌تر که بر روی داده‌های بیشتر آموزش دیده‌اند، عملکرد بهتری دارند. با این حال، این فقط شهود نیست – تحقیقات نشان داده است که بهبود عملکرد ناشی از مقیاس‌بندی از الگوهای قابل پیش‌بینی پیروی می‌کند که اغلب به عنوان روابط قدرت-قانون نشان داده می‌شوند. این بینش در مقیاس بندی منجر به یک چارچوب کمی شده است که به پزشکان کمک می کند تا تصمیمات مبتنی بر شواهد در مورد تخصیص منابع را اتخاذ کنند.
قوانین مقیاس به پاسخگویی به سوالاتی مانند: اگر داده ها را دو برابر کنم، مدل من چقدر بهتر عمل می کند؟ چه زمانی افزایش اندازه مدل بازدهی کاهشی را به همراه دارد؟ بیایید اصول اساسی و برخی از پیشرفت‌های اخیر را که درک ما از قوانین مقیاس‌بندی در هوش مصنوعی را شکل می‌دهند، بررسی کنیم.
تاریخچه مختصری از قوانین مقیاس بندی در هوش مصنوعی
مفهوم قوانین مقیاس‌پذیری در هوش مصنوعی ریشه در نظریه یادگیری ماشینی از دهه‌های 1980 و 1990 دارد. محققانی مانند لزلی والیانت و مایکل کرنز به بررسی …