Was bedeutet "Neurale Skalierungsgesetze"?
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Neurale Skalierungsgesetze beschreiben, wie sich die Leistung von neuronalen Netzen verändert, wenn wir deren Größe, die Menge an Trainingsdaten und die Trainingszeit anpassen. Das heißt, wenn wir diese Modelle größer machen und ihnen mehr Informationen geben, werden sie meistens besser in ihren Aufgaben.
Modell- und Datengröße
Wenn wir uns anschauen, wie die Größe des Modells die Leistung beeinflusst, merken wir, dass ein größeres Modell nicht immer zu besseren Ergebnissen führt. Es gibt einen Punkt, an dem das Modell anfangen könnte, sich zu überanpassen, was bedeutet, dass es die Trainingsdaten zu gut lernt und bei neuen Daten nicht gut abschneidet. Das ist anders als bei anderen Technologien, wie zum Beispiel Computer Vision und natürliche Sprachverarbeitung.
Auf der Datenseite reicht es nicht aus, einfach die Anzahl der Grafiken zu zählen, um die Menge an Informationen zu messen, die sie enthalten. Stattdessen gibt das Zählen der Anzahl der Verbindungen oder Kanten zwischen Punkten in diesen Grafiken eine bessere Vorstellung vom Volumen der Daten. Das hilft uns zu verstehen, wie gut Modelle bei verschiedenen Aufgaben, die mit Grafiken zu tun haben, abschneiden.
Leistungstrends
Die neuralen Skalierungsgesetze zeigen, dass Verbesserungen in der Leistung oft auf eine vorhersehbare Weise passieren. Zum Beispiel, wenn wir ein Modell länger trainieren oder ihm mehr Daten geben, können wir mit besseren Ergebnissen rechnen. Allerdings kann die Verbesserungsgeschwindigkeit unterschiedlich sein, je nachdem, ob wir die Trainingszeit oder die Größe des Modells verändern.
Forschungen zeigen auch, dass die Art und Weise, wie Modelle lernen, sich im Laufe der Zeit ändert. In der Anfangsphase des Trainings verhalten sich Netzwerke anders als später, was die praktische Leistung beeinflussen kann. Zusätzlich kann der Unterschied zwischen der Leistung bei bekannten Daten und neuen Daten im Laufe des Trainings wachsen, was es dem Modell schwerer macht, zu verallgemeinern.
Insgesamt helfen uns die neuralen Skalierungsgesetze, die Beziehung zwischen Modellgröße, Datenvolumen und Trainingszeit zu verstehen, und leiten uns dazu an, in Zukunft bessere Modelle zu bauen.