人工知能の 2 つの巨人である OpenAI と DeepMind には、大規模言語モデル (LLM) のスケーリング則 (Scaling Laws) に関する研究において大きな違いがあります。スケーリング則は、モデルのパラメーター、データ量、計算量の変化がモデルのパフォーマンスに与える影響を予測することを目的としており、その研究結果は人工知能の将来の開発方向に大きな影響を与え、人間と機械の共存の将来に大きな影響を与えるでしょう。この記事では、スケーリング法研究における両社の異なる視点、手法、それぞれの貢献を深く掘り下げ、関連する国内研究の進捗状況を簡単に紹介します。
OpenAI と DeepMind は、スケーリング則の研究において異なる見解と手法を持っています。スケーリング則により、パラメーター、データ、計算の量が変化したときの大規模モデルの損失の変化を予測できます。彼らの競争は人工知能の開発を促進し、人間と機械の共存の将来に影響を与えるでしょう。大規模な言語モデルの事前トレーニング プロセスでは、モデルのサイズ、データ量、トレーニング コストの間にトレードオフがあります。スケーリングの法則は、設計上の決定を最適化するのに役立ちます。 DeepMind は、モデルのサイズとデータ量を同じ割合でスケールする必要があると提案していますが、OpenAI はより大きなモデルを好みます。 DeepMind は AlphaGo と AlphaFold を開発し、深層強化学習とニューラル ネットワークの可能性を実証しました。一方、OpenAI は GPT シリーズのモデルを開発し、生成モデルにおける並外れた能力を実証しました。研究の結論は、モデルのパフォーマンスに影響を与える 3 つの要素が相互に作用しており、DeepMind のチンチラ モデルは優れたパフォーマンスを発揮することを示しています。国内の Baichuan Intelligence と Mingde Large Model もスケーリング則の研究に貢献しています。 DeepMind は、AGI 分類法のレベルを提案し、人工知能のさまざまな開発段階を明らかにしました。スケーリング則の研究における OpenAI と DeepMind の競争は、人工知能テクノロジーの開発を促進するだけでなく、将来の大規模モデルの設計と最適化に貴重な経験を提供します。 双方の異なる研究経路と結果により、人工知能の分野でより豊かで包括的な知識システムが共同で構築され、最終的には業界全体と社会に利益をもたらすでしょう。