Het breken van de schaalcode: hoe AI-modellen de regels opnieuw definiëren

Kunstmatige intelligentie heeft de afgelopen jaren opmerkelijke stappen gemaakt. Modellen die ooit moeite hadden met basistaken, excelleren nu in het oplossen van wiskundige problemen, het genereren van code en het beantwoorden van complexe vragen. Centraal in deze vooruitgang staat het concept van schaalwetten—regels die uitleggen hoe AI-modellen verbeteren naarmate ze groeien, worden getraind op meer data of worden aangestuurd door grotere rekenkracht. Jarenlang dienden deze wetten als blauwdruk voor de ontwikkeling van betere AI.

Onlangs is er een nieuwe trend ontstaan. Onderzoekers vinden manieren om baanbrekende resultaten te behalen zonder simpelweg modellen groter te maken. Deze verschuiving is meer dan een technische evolutie. Het verandert de manier waarop AI wordt gebouwd, waardoor het efficiënter, toegankelijker en duurzamer wordt.

De basisprincipes van schaalwetten

Schaalwetten zijn als een formule voor AI-verbetering. Ze stellen dat naarmate je de grootte van een model vergroot, het meer data geeft of het toegang geeft tot meer rekenkracht, de prestaties ervan verbeteren. Bijvoorbeeld:

Model maat: Grotere modellen met meer parameters kunnen complexere patronen leren en weergeven. Parameters zijn de instelbare onderdelen van een model waarmee het voorspellingen kan doen.

Data:Door te trainen met grote, diverse datasets kunnen modellen beter generaliseren, waardoor ze taken kunnen uitvoeren waarvoor ze niet expliciet zijn getraind.

Berekenen:Meer rekenkracht zorgt voor snellere en efficiëntere trainingen, wat leidt tot hogere prestaties.

Dit recept heeft de evolutie van AI al meer dan een decennium lang aangestuurd. Vroege neurale netwerken zoals AlexNet en ResNet toonde aan hoe het vergroten van de modelgrootte de beeldherkenning kon verbeteren. Toen kwamen transformatoren waar modellen zoals GPT-3 en die van Google BERT hebben aangetoond dat opschaling geheel nieuwe mogelijkheden kan ontsluiten, zoals 'finger-shot learning'.

De grenzen van schalen

Ondanks het succes kent schalen beperkingen. Naarmate modellen groeien, nemen de verbeteringen door het toevoegen van meer parameters af. Dit fenomeen, bekend als de "wet van de afnemende meeropbrengsten, betekent dat het verdubbelen van de grootte van een model niet de prestaties ervan verdubbelt. In plaats daarvan levert elke toename kleinere winsten op. Dit betekent dat om de prestaties van dergelijke modellen verder te pushen, nog meer middelen nodig zouden zijn voor relatief bescheiden winsten. Dit heeft gevolgen in de echte wereld. Het bouwen van enorme modellen brengt aanzienlijke financiële en milieukosten met zich mee. Het trainen van grote modellen is duur. GPT-3 zou miljoenen dollars om te trainen. Deze kosten maken geavanceerde AI ontoegankelijk voor kleinere organisaties. Het trainen van enorme modellen verbruikt enorme hoeveelheden energie. A studies schatte dat de training van één groot model tijdens de levensduur ervan evenveel CO2 zou kunnen uitstoten als de CO2-uitstoot van vijf auto's.

Onderzoekers herkenden deze uitdagingen en begonnen alternatieven te verkennen. In plaats van te vertrouwen op brute kracht, vroegen ze zich af: hoe kunnen we AI slimmer maken, niet alleen groter?

Het breken van de schaalcode

Recente doorbraken laten zien dat het mogelijk is om traditionele schaalwetten te overtreffen. Slimmere architecturen, verfijnde datastrategieën en efficiënte trainingstechnieken stellen AI in staat om nieuwe hoogten te bereiken zonder dat er enorme middelen nodig zijn.

Slimmere modelontwerpen: In plaats van modellen groter te maken, richten onderzoekers zich op het efficiënter maken ervan. Voorbeelden zijn:

• • Spaarzame modellen: In plaats van alle parameters in één keer te activeren, gebruiken sparse-modellen alleen de onderdelen die nodig zijn voor een specifieke taak. Deze aanpak bespaart rekenkracht terwijl de prestaties behouden blijven. Een opmerkelijk voorbeeld is Mistral 7Bdie, ondanks dat het slechts 7 miljard parameters heeft, veel grotere modellen overtreft door gebruik te maken van een spaarzame architectuur.
  • Transformerverbeteringen: Transformers blijven de ruggengraat van moderne AI, maar hun ontwerpen evolueren. Innovaties zoals lineaire aandachtmechanismen transformatoren sneller en minder energie-intensief maken.

Betere datastrategieën: Meer data is niet altijd beter. Gecureerde, hoogwaardige datasets presteren vaak beter dan alleen volume. Bijvoorbeeld,

• • Gerichte datasets: In plaats van te trainen op enorme, ongefilterde data, gebruiken onderzoekers schone en relevante datasets. OpenAI is bijvoorbeeld overgestapt op zorgvuldig geselecteerde data om de betrouwbaarheid te verbeteren.
  • Domeinspecifieke training: In gespecialiseerde vakgebieden zoals geneeskunde of rechten zorgen gerichte datasets ervoor dat modellen goed presteren met minder voorbeelden.

Efficiënte trainingsmethoden: Nieuwe trainingstechnieken verminderen de vraag naar middelen zonder dat dit ten koste gaat van de prestaties. Enkele voorbeelden van deze trainingsmethoden zijn:

• • Curriculum leren: Door te beginnen met eenvoudigere taken en geleidelijk moeilijkere taken te introduceren, leren modellen effectiever. Dit weerspiegelt hoe mensen leren.
  • Technieken zoals LoRA (Low-Rank Adaptation): Deze methoden verfijnen modellen efficiënt zonder ze volledig opnieuw te trainen.
  • Gradient checkpointing: Deze aanpak vermindert het geheugengebruik tijdens de training, waardoor grotere modellen op beperkte hardware kunnen worden uitgevoerd.

Opkomende vaardigheden: Naarmate modellen groeien, vertonen ze soms verrassende mogelijkheden, zoals het oplossen van problemen waarvoor ze niet expliciet zijn getraind. Deze opkomende mogelijkheden dagen traditionele schaalwetten uit, omdat ze vaak voorkomen in grotere modellen, maar niet in hun kleinere tegenhangers. Onderzoekers onderzoeken nu manieren om deze mogelijkheden efficiënter te ontsluiten, zonder afhankelijk te zijn van brute-force-schaling.

Hybride benaderingen voor slimmere AI: Het combineren van neurale netwerken met symbolisch redeneren is een andere veelbelovende richting. Deze hybride systemen combineren patroonherkenning met logisch redeneren, waardoor ze intelligenter en aanpasbaarder worden. Deze aanpak vermindert de behoefte aan enorme datasets en rekenkracht.

Voorbeelden uit de echte wereld

Verschillende recente modellen laten zien hoe deze ontwikkelingen de regels herschrijven:

GPT-4o Mini: Het model levert prestaties die vergelijkbaar zijn met de veel grotere versie, maar tegen een fractie van de kosten en middelen. Het bereikt deze resultaten met behulp van slimmere trainingstechnieken en gerichte datasets.

Mistral 7B: Met slechts 7 miljard parameters presteert dit model beter dan modellen met tientallen miljarden. De spaarzame architectuur bewijst dat slim ontwerp de ruwe grootte kan overtreffen.

Claudia 3.5:Dit model geeft prioriteit aan veiligheid en ethische overwegingen en zorgt voor een evenwicht tussen goede prestaties en een doordacht gebruik van hulpbronnen.

De impact van het overtreden van schaalwetten

Deze ontwikkelingen hebben gevolgen voor de echte wereld.

AI toegankelijker maken: Efficiënte ontwerpen verlagen de kosten van het ontwikkelen en implementeren van AI. Open-sourcemodellen zoals Lama 3.1 maken geavanceerde AI-tools beschikbaar voor kleinere bedrijven en onderzoekers.

Een groenere toekomst: Geoptimaliseerde modellen verminderen het energieverbruik, waardoor AI-ontwikkeling duurzamer wordt. Deze verschuiving is cruciaal, aangezien de zorgen over de ecologische voetafdruk van AI toenemen.

Het bereik van AI uitbreiden: Kleinere, efficiëntere modellen kunnen op alledaagse apparaten draaien, zoals smartphones en IoT-gadgets. Dit opent nieuwe mogelijkheden voor toepassingen, van realtime taalvertaling tot autonome systemen in auto's.

The Bottom Line

Schaalwetten hebben het verleden van AI gevormd, maar ze bepalen niet langer de toekomst. Slimmere architecturen, betere gegevensverwerking en efficiënte trainingsmethoden breken de regels van traditionele schaalbaarheid. Deze innovaties maken AI niet alleen krachtiger, maar ook praktischer en duurzamer.

De focus is verschoven van brute-force groei naar intelligent design. Dit nieuwe tijdperk belooft AI die toegankelijk is voor meer mensen, milieuvriendelijk is en in staat is om problemen op manieren op te lossen die we ons nog maar net beginnen voor te stellen. De schaalcode wordt niet alleen gebroken, maar ook herschreven.