Learn AI

Відстежуй прогрес · навчайся офлайн

Отримати

Урок 5 із 7

Масштаб: дані, параметри, обчислення

8 хв читання

Усе написано, і модель навчається. Чому більша версія того самого коду раптом робить те, чого мала ніколи не могла?

Більше, за двома осями

Код не змінюється, коли масштабуєш, — змінюються числа. Розмір моделі (параметри) й обсяг даних ростуть разом, а рахунок за обчислення росте з ними. Наростиш обидва — і вмикаються нові вміння, яких ніхто не програмував: спершу правопис, тоді додавання, а тоді й міркування, щойно модель стає досить великою й бачить досить тексту.

Уміння, яких ніколи не кодуєш, виникають із самого масштабу. Але розмір і дані — це дві ручки, а не одна.

Баланс б'є грубу силу

Закони масштабування — ось де суть: похибка падає плавно й передбачувано, коли нарощуєш розмір, дані й обчислення пропорційно. Величезна модель на дрібці тексту не краща за малу, і навпаки теж. Інженерне вміння — витрачати обчислювальний бюджет там, де він дає найбільше, а не просто роздувати одне число.

Масштаб — це збалансований ріст. Удвічі більша модель потребує й більше даних, інакше зайвий розмір просто простоює.

Саме тому команди спершу оцінюють обчислювальний бюджет, а тоді добирають розмір моделі й набір даних під нього — закони дають змогу передбачити віддачу ще до витрат.

Що збудовано

Ти подвоюєш параметри моделі, але лишаєш той самий малий набір даних. Який імовірний результат?

Продовжити в застосунку

Пройди весь курс «Побудуй LLM з нуля» — з відстеженням

Отримай персональний план, прогрес і стріки в застосунку — цей урок і кожен наступний, по порядку.