Gyakran beszélek a skálázhatóságról és a skálázási törvényekről. De mit is jelent valójában a skálázhatóság? Vizsgáljuk meg a fogalmat a térképek példáján keresztül. A térképeknek van egy különleges tulajdonságuk: azt mutatják meg, amit én “tökéletes skálázhatóságnak” nevezek.
Amikor térképet készítesz, az elkészítéséhez szükséges erőfeszítés független a megjeleníteni kívánt terület méretétől. Akár egy kisvárost, akár egy egész országot térképezel fel, te döntöd el a méretarányt, és a folyamat lényegében ugyanaz marad. A térképen lévő információk sűrűsége egységes, függetlenül a valós világban lévő objektum méretétől. Természetesen, ahogy növeled a megjelenített területet, részleteket kell feladnod. Ez a tökéletes skálázhatóság megmutatja, hogy a rendszerek hogyan képesek alkalmazkodni a rögzített erőfeszítési szinthez, miközben hatalmas dimenziók mentén skálázódnak.
Míg a térképek a tökéletes skálázhatóságot illusztrálják, a legtöbb valós rendszer csak bizonyos módokon skálázható. Ezt jól szemlélteti az épületek példája. A házak építése vízszintesen jól skálázható. Ha 100 házat akarsz építeni, az körülbelül tízszer akkora erőfeszítést igényel, mint 10 ház építése. Ez lineáris skálázás a vízszintes dimenzióban.
A függőleges skálázhatóság, azaz magasabb épületek építése azonban nem viselkedik ugyanígy. Egy egyszintes házból egy tízszintes épületre való áttérés nemlineáris összetettségeket vezet be, például szerkezeti megerősítést, új anyagokat és biztonsági rendszereket. Az ár és a szükséges erőforrások nem tízszeresére nőnek, hanem sokszorosára. Ha például egy 100 emeletes felhőkarcolót akarunk építeni, az sokkal drágább lesz, mint tíz darab 10 emeletes épület megépítése.
És minden találékonyságunk ellenére léteznek kemény korlátok. Például nem tudunk 1.000 emeletes felhőkarcolót építeni, bármennyi erőfeszítést is teszünk. Ez a példa megmutatja, hogy a skálázhatóság attól függ, melyik dimenziót akarjuk skálázni, és hogy minden dimenziónak megvannak a maga egyedi korlátai és határai.
A modern mesterséges intelligencia rendszerekben a skálázhatóság kulcsszerepet játszik a teljesítmény elérésében. A nagy nyelvi modellek képességeit a skálázási törvények határozzák meg. Ahogy ezeket a modelleket skálázzuk – növelve a paraméterek számát, a számítási teljesítményt, az adatokat és az edzési időt –, a teljesítményük javul. Az olyan egymásra épülő módszerek, mint az előzetes tréning, a finomhangolás és a tesztelési időben végzett módosítások kiterjesztik a teljesítmény határait, lehetővé téve az egyes korlátok leküzdését. Azáltal, hogy több dimenzióban stratégiailag skálázunk, túllépünk a mesterséges intelligencia rendszerek kezdeti korlátain, optimalizálva a teljesítményt a modell teljes életciklusa alatt.
A skálázhatóság egyik legizgalmasabb aspektusa az AI-ban a váratlan képességek megjelenése. Amikor a nagy nyelvi modelleket skálázzuk, a teljesítményük nemlineáris ugrásokat mutathat. Például a logikai érvelés, a fordítás vagy akár a kódírás feladatai bizonyos küszöbértékeken jelennek meg, még akkor is, ha ezek nem voltak kifejezetten beprogramozva a rendszerbe. Ez hasonló a fázisátmenetekhez a fizikában, ahol a rendszer viselkedése hirtelen megváltozik, ha egy kritikus pontot elér. Ezek a rejtett jellemzők sokakat meglepnek, mert nem közvetlenül kapcsolódnak a kezdeti tervezési célokhoz, hanem inkább a modell skálájának és mélységének melléktermékei. Ezek a felbukkanó képességek megkérdőjelezik azokat a feltételezéseinket, hogy a rendszerek hogyan érik el az összetett viselkedést.