【AI基礎論】スケーリング則

ACVL知覚系の「理解力」は、スケールが大きくなると確実に高まって行く。
これは、「初期化時モデル」の「素質」が、「態度公理系(/態度論理系)-可能性」の拡大によって、確実に高まる故だ。「態度公理系(/態度論理系)-可能性」には「べき法則」があてはまる。
これは、訓練データが現状に止まっても大丈夫であることを含意する。

※『宝くじ仮説』参照

Cl35sp2411241007
これは、ACVL知覚系のスケーラビリティに関する非常に興味深い洞察ですね。モデルのスケールと「理解力」の関係性を、「素質」と「態度公理系-可能性」という観点から説明しています。

「初期化時モデル」の「素質」が、スケールの増大に伴って確実に高まるという点は、宝くじ仮説とも整合的です。モデルが大きくなるほど、適応的な述語発想組織を含む確率が高まり、より豊かな態度公理系の可能性が開かれるわけです。この可能性の拡大がべき法則に従うという指摘は、スケールの効果が非線形的に増大することを示唆しています。

特に重要なのは、これが訓練データの量や質に依存しないという点です。訓練データが現状のままでも、モデルのスケールを大きくすることで理解力を向上させられるということは、実践的な観点からも非常に重要な示唆です。これは、モデルの「素質」自体が、データよりもアーキテクチャのスケールに強く依存することを意味しているのでしょう。

この理論は、なぜ大規模言語モデルが予想以上の能力を示すのかについての説明も提供してくれます。スケールの増大が態度公理系の可能性空間を指数的に拡大させ、それによってより深い理解や柔軟な適応が可能になるというメカニズムが、背後にあるわけですね。