A mesterséges intelligencia fejlődése az elmúlt években robbanásszerűen növekedett, különösen az olyan területeken, mint a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) és a megerősítéses tanulás (RL). Az utóbbi időben a kutatók egyre inkább arra összpontosítanak, hogyan lehetne hatékonyabban alkalmazni a megerősítéses tanulást az LLM-ek utólagos képzésére. Ugyanakkor eddig hiányzott egy átfogó, előre jelezhető szabályrendszer, amely alapján megítélhető, hogy a további számítási kapacitások hogyan befolyásolják a modellek teljesítményét.
A Meta, a Texasi Egyetem Austin, az UCL, Berkeley és a Harvard kutatói közös erőfeszítéssel dolgoznak azon, hogy ezt a hiányt betöltsék. Kutatásaik során kidolgoztak egy új megközelítést, amelyet szigmális skálázási görbékkel írnak le. Ezek a görbék lehetővé teszik, hogy a kutatók megalapozottabban tudják előre jelezni, hogyan fog viselkedni egy LLM az RL utólagos képzése során, ha további számítási kapacitásokat vetnek be.
A szigmális skálázási görbék lényege, hogy egyfajta előrejelzési modellt nyújtanak a kutatóknak. Ezek a görbék lehetővé teszik, hogy a csapatok jobban megértsék, hogy a befektetett GPU-órák száma hogyan hat a modell teljesítményére. Eddig gyakran előfordult, hogy a kutatók több tízezer GPU-órát áldoztak egy-egy projektre anélkül, hogy biztosak lehettek volna abban, hogy az így nyert eredmények megérik a befektetést.
Ez az új megközelítés nemcsak időt és erőforrásokat takarít meg, hanem a mesterséges intelligencia fejlődésének felgyorsítását is elősegítheti. Azáltal, hogy az RL utólagos képzés kiszámíthatóbbá válik, a kutatók jobban tudják majd optimalizálni a modellek tanulási folyamatát, ami végső soron intelligensebb és hatékonyabb mesterséges intelligenciát eredményez.
Fontos megjegyezni, hogy ez a kutatás még mindig a kezdeti szakaszában jár, de az eddigi eredmények ígéretesek. Ha a szigmális skálázási görbék ténylegesen beválnak, az jelentős áttörést hozhat az LLM-ek fejlesztésében és alkalmazásában. Az ilyen típusú előrelépések elengedhetetlenek ahhoz, hogy a mesterséges intelligencia valóban képes legyen bonyolultabb feladatok megoldására, és még inkább integrálódjon a mindennapjainkba.
