Jak prawa skalowania napędzają rozwój inteligentniejszej i potężniejszej sztucznej inteligencji



Prawa skalowania opisują, w jaki sposób wydajność systemów sztucznej inteligencji poprawia się wraz ze wzrostem rozmiaru zbiorów danych, liczby parametrów modeli oraz zasobów obliczeniowych. Od początków AI panowała ogólna zasada, że więcej mocy obliczeniowej, danych i parametrów prowadzi do lepszych modeli. Jednak dzisiejsza AI ewoluowała, a wraz z nią pojawiły się trzy odrębne prawa skalowania: skalowanie wstępne (pretraining), skalowanie po treningu (post-training) oraz skalowanie w czasie testu (test-time scaling). Każde z nich wpływa na wydajność modeli w inny sposób.

Skalowanie wstępne

To podstawowe prawo rozwoju AI. Skalowanie wstępne wykazało, że zwiększenie zbioru danych, liczby parametrów modelu oraz zasobów obliczeniowych prowadzi do przewidywalnej poprawy inteligencji i dokładności modelu. Im większy model i im więcej otrzymuje danych, tym lepiej radzi sobie z zadaniami.

Dzięki temu prawu powstały przełomowe modele, w tym gigantyczne modele transformerowe liczone w miliardach i bilionach parametrów. Rosnąca ilość danych multimodalnych (tekst, obrazy, dźwięk, wideo, dane sensoryczne) będzie nadal napędzać rozwój potężniejszych AI.

Skalowanie po treningu

Nie każda organizacja może pozwolić sobie na wytrenowanie od podstaw ogromnego modelu AI. Jednak już gotowe modele podstawowe mogą być dostosowywane do specyficznych zastosowań dzięki technikom skalowania po treningu.

Wykorzystują one metody takie jak:

  • Dostrajanie (fine-tuning) – dodatkowy trening na specyficznych danych,
  • Destylacja (distillation) – przekazywanie wiedzy z dużego modelu do mniejszego,
  • Uczenie ze wzmocnieniem (RLHF, RLAIF) – poprawa jakości wyników na podstawie opinii ludzi lub innych modeli,
  • Przycinanie i kwantyzacja – optymalizacja modelu pod kątem wydajności i zużycia zasobów.

Ekosystem modeli pochodnych może wymagać nawet 30 razy większej mocy obliczeniowej niż samo pretrenowanie modelu bazowego. Dzięki temu AI może być lepiej dostosowane do użytkowników, np. w branży medycznej, finansowej czy prawniczej.

Skalowanie w czasie testu

Tradycyjne modele AI generują szybkie odpowiedzi, ale mogą mieć problem z bardziej skomplikowanymi zadaniami wymagającymi rozumowania. Skalowanie w czasie testu pozwala modelom na zastosowanie większych mocy obliczeniowych podczas generowania odpowiedzi, co umożliwia im wieloetapowe myślenie.

Podstawowe techniki test-time scaling to:

  • Chain-of-thought prompting – podział problemu na mniejsze kroki,
  • Sampling z głosowaniem większościowym – generowanie wielu odpowiedzi i wybór najlepszej,
  • Przeszukiwanie drzew decyzyjnych – eksplorowanie różnych ścieżek rozwiązań przed wyborem finalnej odpowiedzi.

Modele AI, takie jak OpenAI o1-mini, DeepSeek R1 czy Gemini 2.0, już teraz wykorzystują te techniki do poprawy jakości odpowiedzi. Skalowanie w czasie testu wymaga jednak ogromnych zasobów obliczeniowych – dla skomplikowanych zapytań może pochłaniać nawet 100 razy więcej mocy niż standardowe jednoprzebiegowe generowanie odpowiedzi.

Zastosowania AI wykorzystującego skalowanie w czasie testu

  • Medycyna – analiza danych klinicznych, prognozowanie przebiegu chorób, ocena potencjalnych powikłań,
  • Handel i logistyka – optymalizacja łańcucha dostaw, przewidywanie popytu, redukcja ryzyka,
  • Biznes i programowanie – generowanie strategii biznesowych, optymalizacja kodu, analiza danych.

Nowoczesne modele AI wymagają coraz większej mocy obliczeniowej do skutecznego rozumowania. Skalowanie w czasie testu może być kluczem do budowy zaawansowanych agentów AI zdolnych do samodzielnego planowania i podejmowania decyzji w rzeczywistym świecie.