חוקי ההספקה של ה-AI חורגים מהמקרו מתמטי הפשוט. כלי האנליזה הזה מאפשר לחוקרים לחזות ביצועים מדויקים בזהירות על בסיס מודלים קטנים יותר. בזכות הגישות המתודיות האלה, הבעיות בפיתוח מודלים של שפה מתעמעמות.
אופטימיזציה של התקציבים החישוביים הופכת עדיפות, שכן עלויות ההכשרה מגיעות לגובה שיא. ההחלטות הנוגעות לארכיטקטורה ולסטי נתונים חייבות להיות מוארים. הלימוד המדוקדק של ביצועי ישויות מודל קטנות מזין את הציפיות כלפי המקבילים שלהן, שאפתניים יותר. כל הדינמיקות הללו משתלבות בחיפוש אחר מקסום האמינות של התחזיות תוך אופטימיזציה של המשאבים.
חוקי ההספקה של ה-AI
פיתוח מודלים גדולים של שפה (LLMs) מהווה השקעה כספית עצומה עבור החוקרים. ההחלטות בנוגע לארכיטקטורה, לאופטימיזרים ולסטי הנתונים של ההכשרה דורשות שיקול דעת מיוחד, כאשר כל הכשרה עשויה לעלות מיליוני דולרים.
חזוי ביצועי המודלים
חוקרים לעיתים קרובות מתבססים על חוקי הספקה כדי לחזות את האיכות והדיוק של התחזיות של מודל גדול מאוד. על-ידי שימוש במודלים קטנים יותר וזולים יותר כדי לגשת לביצועים של מודל יעד גדול יותר, צוותי המחקר נמנעים מהצורך לאמן כל מועמד בהשקעה כספית חורגת.
עבודות האחרונות של MIT
מחקר עדכני, שנערך על ידי חוקרים מ-MIT ומ-Lab MIT-IBM Watson AI, שואף לענות על בעיה זו על ידי פיתוח אוסף רחב של מודלים ומטריקות. בסיס הנתונים הזה מאפשר לגשת ליותר מאלף חוקי הספקה על ידי הערכת הביצועים והעלויות. ההתקדמות הזו פותרת את החסך בניתוח שיטתי בתחום שהיה עד כה מוזנח.
יעקב אנדריאס, פרופסור חבר ב-MIT, מדגיש כי מאמצים קודמים התמקדו לעיתים קרובות בשיקולים שלאחר ההכשרות, מבלי לשאול כיצד לחזות את ההחלטות הטובות ביותר שיש לקבל במהלך תהליך ההכשרה של מודל גדול.
הסקת ביצועים
פיתוח LLMs כרוך בעלויות עקיפות לא מבוטלות, שכוללות החלטות אסטרטגיות לגבי פרמטרים, בחירת נתונים ושיטות הכשרה. חוקי ההספקה מסייעים לקשר את אובדן המודל הגדול לביצועים של מודלים קטנים יותר, ובכך מעודדים בחירות של הקצאת משאבים יותר רציונליות.
ההבדלים בין המודלים הקטנים יותר נובעים בעיקר ממספר הפרמטרים וגודל נתוני ההכשרה. בהירות חוקי ההספקה מדמוקרטת את התחום, ומאפשרת לחוקרים עם משאבים פחותים לבנות חוקים פונקציונליים.
הקמת אוסף נתונים רחב
החוקרים הקימו אוסף נתונים כולל המכיל LLMs מ-40 משפחות מודלים, כולל Pythia, OPT, OLMO ו-LLaMA. בסך הכל, אספו 485 מודלים ייחודיים שהוכשרו מראש, עם מידע על צ'קפוינטים, עלויות חישוב ומטריקות לגבי האובדן והמשימות במורד הזרם.
עבודה זו אפשרה להתאים יותר מ-1,000 חוקי הספקה, תוך בדיקת דיוקם דרך ארכיטקטורות שונות ומשטרי הכשרה. החוקרים הדגישו כי הכללת מודלים שהוכשרו חלקית מגדילה את אמינות התחזיות.
גורמי שיפור התחזיות
כמה גורמים משפיעים על הדיוק של התוצאות, כמו השימוש בצ'קפוינטים ביניים במקום להסתמך אך ורק על אובדן הסופי. נתוני ההכשרה המוקדמים, לפני הגעה ל-10 מיליארד טוקנים, לעיתים קרובות רעשניים ויש להוציאם מהניתוחים.
המחקר הראה שקבוצה של חמישה מודלים, מגוונים מבחינת גודל, מציעה נקודת התחלה טובה לבניית חוקי הספקה חזקים.
קשרים בין היפרפרמטרים
המחקר גם הדגיש קשר חזק בין כמה היפרפרמטרים, שמאפשרים ללכוד ביעילות את ההתנהגות של המודלים. השימוש בתצפיות אלו מסייע לסטנדרטיזציה של ההערכות, מה שהופך את התהליך הזה לנגיש.
הגילויים שהושגו במהלך מחקר זה מראים שמודלים קטנים יותר, אפילו שהוכשרו באופן חלקי, שומרים על פוטנציאל חיזוי. צעדים ביניים של מודל שהוכשר במלואו עשויים גם להיות מנוצלים לחיזוי ביצועי מודל יעד אחר.
היבט חדש של מחקר זה עוסק באינפרנציה של המודלים. אנדריאס מצפה לגילויים משמעותיים: הבנה טובה יותר כיצד המודל מתפתח במהלך ביצוע בקשות תאפשר אופטימיזציה של זמני ההגיון והתאמה לצרכי המשתמשים.
ההשלכות לעתיד
הידע המתקבל מעבודה זו מהווה שינוי כיוון באופן האופטימיזציה של ה-LLMs. הוא מקל על קבלת החלטות מוסמכות בסביבה שבה המשאבים לעיתים קרובות מוגבלים. תובנות אלו מעשירות את הנוף של אינטיליגנציה מלאכותית, פותחות דרכים חדשות לחקר וחדשנות.
כדי ללמוד עוד, מאמרים בנוגע למגמות נוספות בתחום ה-AI חושפים התקדמויות משמעותיות, כמו החקיקה של דונלד טראמפ נגד דיפפייקס מיניים ורצח נקמה, כמו גם חדשנות בתחום הגנת הנתונים על ידי AI. פרויקטים שאפתניים של אינטיליגנציה מלאכותית, כמו המרכז המוצע על ידי מאזיושי סון, מעוררים גם עניין רב בתחום.
שאלות נפוצות לגבי חוקי ההספקה של ה-AI
מהם חוקי ההספקה בהקשר של ה-AI?
חוקי ההספקה הם עקרונות המאפשרים לחזות את ביצועי מודל שפה בהתאם לתכונותיו, כמו מספר הפרמטרים וגודל נתוני ההכשרה. הם מסייעים בהערכת כיצד מודל קטן יותר יכול לספק רמזים לגבי ביצועים של מודל הרבה יותר גדול.
כיצד חוקי ההספקה יכולים להפחית את עלויות הפיתוח של מודלי השפה?
על ידי שימוש במודלים קטנים יותר כדי להעריך את ביצועי המודלים הגדולים, המפתחים נמנעים מעלויות גבוהות במיוחד הכרוכות בהכשרה מלאה של כל מודל ובכך נמ избежать הוצאות משמעותיות במשאבים חישוביים.
אילו גורמים משפיעים על הדיוק של חוקי ההספקה?
דיוק חוקי ההספקה מושפע מגורמים כמו מספר הפרמטרים, גודל סטי נתוני ההכשרה, והשימוש בצ'קפוינטים ביניים. הכללת גורמים אלו מאפשרת לשפר את ההערכות של ביצועי המודלים הגדולים.
מדוע חשוב להשוות בין מודלי שפה שונים ביישום חוקי ההספקה?
השוואת מודלים שונים מאפשרת להבין מגמות כלליות כמו גם גורמים שמשפיעים על הביצועים, מה שמסייע לדייק את חוקי ההספקה ולעשות בחירות מוסמכות בעת פיתוח מודלים חדשים.
מהם היתרונות העיקריים של שימוש בחוקי הספקה עבור חוקרי AI?
היתרונות העיקריים כוללים את היכולת לחזות את הביצועים באופן מהימן יותר, לאופטימיזציה של הקצאת משאבים ולהשגת תובנות על בניית מודלים מבלי לדרוש השקעות כספיות משמעותיות בתשתיות.
כיצד יכולים החוקרים לשפר את יעילות ההערכות שלהם לגבי חוקי ההספקה?
החוקרים יכולים לשפר את היעילות על ידי כך שיבטיחו לאמן מספר מודלים בגודל משתנה ומשתמשים בנתוני ההכשרה באופן אסטרטגי, במיוחד על ידי הוצאת נתוני הכשרה מסוימים הנחשבים לרעשניים והכללה של צ'קפוינטים ביניים.
האם מודלי שפה קטנים יכולים לחזות ביעילות את ביצועי המודלים הגדולים?
כן, מחקרים מראים שמודלים בגודל קטן יותר, כאשר הם מעוצבים היטב, יכולים לספק רמזים חשובים על ביצועי מודלים יותר גדולים, ובכך מאפשרים הערכות יותר אמינות.
מה תפקיד עיבוד הנתונים בשימוש בחוקי ההספקה?
עיבוד הנתונים הוא קרדינלי, שכן נתוני הכשרה באיכות ירודה עלולים לגרום לשגיאות בהערכות חוקי ההספקה. הבטחת יסוד איכותי של נתונים היא חיונית כדי להשיג תוצאות מהימנות.
כיצד חוקי ההספקה יכולים להועיל לחוקרים חסרי משאבים משמעותיים?
חוקי ההספקה עושים את התחום של מחקר מודלי השפה לנגיש יותר, ומאפשרים לחוקרים עם תקציב מוגבל לחיות מתודולוגיות המבוססות על מודלים קטנים יותר כדי לבצע ניתוחים משמעותיים מבלי לדרוש מקורות כספיים גדולים.
מהי הדיוק הצפוי בעת שימוש בחוקי ההספקה?
דיוק חיזוי הביצועים של מודלי השפה עשוי להגיע עד 4% טעות מוחלטת יחסית (ARE), דבר הנחשב מקובל להכוונת קבלת ההחלטות, בעוד שעד 20% ARE עשוי להיות שימושי במקרים מסוימים.
