**Luật Mở Rộng Quy Mô Cho Các Mô Hình Mạng Thần Kinh Ngôn Ngữ**

Khi phát triển mô hình AI ngôn ngữ, các nhà nghiên cứu thường đối mặt với câu hỏi: nên đầu tư vào mô hình lớn hơn, dữ liệu nhiều hơn, hay huấn luyện lâu hơn?

Nghiên cứu của Kaplan và đồng nghiệp từ OpenAI đã tìm ra câu trả lời thông qua khảo sát hệ thống hàng trăm mô hình với quy mô khác nhau. Phát hiện đột phá là mối quan hệ giữa hiệu suất và ba yếu tố (kích thước mô hình, dữ liệu, tính toán) tuân theo quy luật hàm mũ đơn giản và có thể dự đoán chính xác.

Điều đặc biệt là mô hình lớn học hiệu quả hơn nhiều so với mô hình nhỏ – chỉ cần ít dữ liệu và bước huấn luyện hơn để đạt cùng hiệu suất.

Nghiên cứu này đã trở thành kim chỉ nam cho việc phát triển các siêu mô hình AI hiện đại như GPT-3 và GPT-4, giúp tối ưu hóa hàng tỷ đô la đầu tư vào nghiên cứu AI toàn cầu.

***Luyện AI – AI là đầu cơ nghiệp***