スケーリング則（Scaling Laws）は、AIモデルの性能や挙動を、モデルサイズ（パラメータ数）、データセットサイズ、計算リソース（例えば、トレーニングに使用するフロップス数）などのスケールに関する関係性を示す法則のことを指します。特に、近年の大規模言語モデル（LLM）の開発において、このスケーリング則は非常に重要です。
具体的には、以下のような点がスケーリング則の主要なトピックとなります：
1. **モデルサイズと性能**：モデルのパラメータ数が増えるにつれて、特定のタスクにおける性能がどのように向上するか。
2. **データセットサイズと性能**：トレーニングに使用するデータの量が増えると、モデルの性能がどのように向上するか。
3. **計算リソースと性能**：計算リソースを増やすことで、どの程度モデルの性能を向上させることができるか。
2. **データセットサイズと性能**：トレーニングに使用するデータの量が増えると、モデルの性能がどのように向上するか。
3. **計算リソースと性能**：計算リソースを増やすことで、どの程度モデルの性能を向上させることができるか。
スケーリング則の研究によって、AIモデルのトレーニングや設計における効率的な方法を見つける手助けとなります。例えば、どれくらいのデータと計算リソースを投入すれば、望ましい性能を達成できるかを予測することが可能になります。
近年の研究では、モデルのサイズ、データの量、計算リソースが指数関数的に増加することで、性能が向上するという傾向が見られますが、これは特定の限界や効率の低下点も伴います。スケーリング則は、これらの関係性を定量的に理解し、最適なAIモデルを構築するための指針を提供します。
