Parliamo di scalabilità e delle leggi di scalabilità. Ma cosa significa davvero scalabilità? Esploriamo il concetto di scalabilità partendo dall’esempio delle mappe. Le mappe hanno una qualità unica: dimostrano quello che io chiamo “scalabilità perfetta.” Quando crei una mappa, lo sforzo richiesto per disegnarla è indipendente dalla dimensione dell’area che vuoi rappresentare. Che tu stia mappando una piccola città o un intero paese, decidi la scala, e il processo rimane essenzialmente lo stesso. La densità di informazioni sulla mappa è uniforme, indipendentemente dalla dimensione dell’oggetto reale. Ovviamente, perderai dettagli man mano che aumenti l’area rappresentata. Questa scalabilità perfetta dimostra come i sistemi possano adattare la loro rappresentazione a un livello fisso di sforzo, pur scalando su dimensioni vaste.
Mentre le mappe illustrano una scalabilità perfetta, la maggior parte dei sistemi del mondo reale è scalabile solo in certi modi. Possiamo comprendere cosa significa attraverso l’esempio degli edifici. La nostra capacità di costruire case scala bene orizzontalmente. Se vuoi costruire 100 case, ci vorrà circa 10 volte lo sforzo necessario per costruirne 10. Questo è un esempio di scalabilità lineare lungo la dimensione orizzontale.
Tuttavia, la scalabilità verticale, ovvero costruire strutture più alte, non si comporta allo stesso modo. Passare da una casa a un edificio di 10 piani introduce complessità non lineari come il rinforzo strutturale, l’uso di nuovi materiali e l’implementazione di sistemi di sicurezza. I costi e le risorse necessarie non saranno 10 volte maggiori, ma molte volte di più. Ancora, se vogliamo costruire un grattacielo di 100 piani, sarà molto più costoso che costruire 10 edifici di 10 piani ciascuno.
E nonostante la nostra ingegnosità, ci sono limiti rigidi. Ad esempio, non possiamo costruire un grattacielo di 1.000 piani, non importa quanto sforzo applichiamo. Questo esempio dimostra come la scalabilità dipenda dalla dimensione specifica che si vuole scalare e come ogni dimensione abbia i suoi vincoli e limiti unici.
Nei sistemi di intelligenza artificiale moderni, la scalabilità gioca un ruolo cruciale nel raggiungimento delle prestazioni. Le capacità dei modelli linguistici di grandi dimensioni sono modellate dalle leggi di scalabilità. Man mano che aumentiamo le dimensioni di questi modelli, incrementando il numero di parametri, la potenza di calcolo, i dati e il tempo di addestramento, le loro prestazioni migliorano. Metodi concatenati come il pre-addestramento, il fine-tuning e gli aggiustamenti in fase di test estendono il potenziale delle prestazioni, permettendoci di superare le limitazioni individuali. Scalando strategicamente in più dimensioni, spingiamo i sistemi di intelligenza artificiale oltre i loro vincoli iniziali, ottimizzando le prestazioni lungo l’intero ciclo di vita del modello.
Uno degli aspetti più affascinanti della scalabilità nell’intelligenza artificiale è l’emergere di capacità inattese. Man mano che i modelli linguistici di grandi dimensioni vengono scalati, le loro prestazioni possono subire salti non lineari. Ad esempio, compiti come il ragionamento logico, la traduzione o persino la scrittura di codice emergono a determinate soglie, anche se non erano stati esplicitamente programmati nel sistema. Questo fenomeno è simile alle transizioni di fase in fisica, dove un sistema cambia improvvisamente comportamento una volta raggiunto un punto critico. Queste caratteristiche latenti sorprendono molte persone perché non sono direttamente collegate agli obiettivi iniziali del design, ma sono piuttosto sottoprodotti della scala e della profondità del modello. Queste capacità emergenti sfidano le nostre supposizioni su come i sistemi raggiungano comportamenti complessi.