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Leggi di scala

Scaling Laws

Le leggi di scala descrivono come le prestazioni di un modello migliorino in modo prevedibile all'aumentare di tre ingredienti: la dimensione del modello in parametri, la quantità di dati di addestramento e la potenza di calcolo impiegata. Studi empirici hanno mostrato che l'errore cala seguendo curve regolari, quasi matematiche, man mano che si scala. È come una ricetta in cui aumentare in proporzione ingredienti, tempo di cottura e calore produce un risultato migliore in modo affidabile, permettendo di stimare in anticipo cosa aspettarsi da un modello più grande prima ancora di costruirlo. Le leggi di scala aiutano anche a bilanciare correttamente dati e parametri per un dato budget.

Definizione

Queste regolarità hanno guidato la corsa verso modelli sempre più grandi, giustificando investimenti enormi con previsioni di miglioramento affidabili. Al tempo stesso pongono domande su costi, limiti fisici e sostenibilità, e sul fatto che scalare da solo basti per raggiungere capacità qualitativamente nuove.

Termini correlati

• Abilità emergenti
• Parametri (Parameters)
• Pre-addestramento
• Foundation Model
• Mixture of Experts

Altri termini in Fondamenti AI

• LLM (Large Language Model)
• Token
• Context Window
• Temperature
• Allucinazione (AI Hallucination)
• Fine-tuning
• RAG (Retrieval Augmented Generation)
• Embedding

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