قوانین مقیاس‌گذاری در هوش مصنوعی؛ راهی برای آموزش کارآمد مدل‌های زبانی بزرگ و صرفه‌جویی در بودجه

وقتی صحبت از مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) می‌شود، اولین چیزی که به ذهن می‌رسد هزینه‌های سرسام‌آور آموزش آن‌هاست. آموزش یک مدل زبانی پیشرفته می‌تواند میلیون‌ها دلار هزینه داشته باشد، به همین دلیل پژوهشگران همیشه به دنبال راه‌هایی برای افزایش کارایی، کاهش هزینه و حداکثر کردن خروجی مدل هستند. یکی از ابزارهای کلیدی که در سال‌های اخیر توجه بسیاری را جلب کرده، قوانین مقیاس‌گذاری (Scaling Laws) است.

در پژوهشی جدید از سوی آزمایشگاه هوش مصنوعی MIT-IBM Watson، محققان موفق شده‌اند یک راهنمای جامع برای استفاده از قوانین مقیاس‌گذاری ارائه دهند. این راهنما به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا بتوانند با استفاده از مدل‌های کوچک‌تر، عملکرد مدل‌های بزرگ‌تر را پیش‌بینی کنند و از بودجه و منابع خود به شکل هوشمندانه‌تری استفاده نمایند.

قوانین مقیاس‌گذاری چیاست؟

قوانین مقیاس‌گذاری در واقع معادلات و الگوهایی ریاضی هستند که نشان می‌دهند اگر اندازه یک مدل، تعداد پارامترها یا حجم داده‌های آموزشی تغییر کند، عملکرد نهایی مدل چگونه تغییر خواهد کرد. به زبان ساده، این قوانین به ما می‌گویند:

• اگر پارامترهای مدل را دو برابر کنیم چه تغییری در دقت ایجاد می‌شود؟

• اگر داده‌های بیشتری برای آموزش مصرف کنیم، خروجی چقدر بهبود پیدا می‌کند؟

• آیا آموزش مدل‌های کوچک‌تر می‌تواند به پیش‌بینی دقیق‌تر مدل‌های بزرگ‌تر کمک کند؟

این روش باعث می‌شود پژوهشگران مجبور نباشند برای هر تصمیم، یک مدل عظیم را از ابتدا تا انتها آموزش دهند. در عوض می‌توانند با مدل‌های کوچک‌تر و ارزان‌تر، آینده مدل‌های بزرگ‌تر را تخمین بزنند.

یافته‌های پژوهش MIT و IBM

پژوهشگران در این پروژه داده‌های مربوط به ۴۰ خانواده مدل مختلف مثل LLaMA، GPT، OPT، Bloom و T5 را بررسی کردند. در مجموع، اطلاعات بیش از ۴۸۵ مدل از پیش آموزش‌دیده و ۱.۹ میلیون داده عملکردی تحلیل شد. نتیجه این کار، بیش از هزار قانون مقیاس‌گذاری بود که سپس مقایسه و ارزیابی شدند.

بر اساس نتایج، چند نکته کلیدی برای ساخت قوانین مقیاس‌گذاری کارآمد مشخص شد:

۱. آموزش کامل همیشه لازم نیست

یکی از یافته‌های جالب این بود که حتی اگر فقط ۳۰ درصد از داده‌های آموزشی برای مدل هدف استفاده شود، نتایج کافی برای پیش‌بینی عملکرد مدل بزرگ‌تر فراهم می‌شود.

۲. چک‌پوینت‌ها اهمیت دارند

استفاده از میانگین داده‌های مراحل میانی آموزش (چک‌پوینت‌ها) باعث افزایش دقت پیش‌بینی می‌شود. داده‌های بسیار اولیه (مثلاً قبل از ۱۰ میلیارد توکن) معمولاً نویزی و بی‌فایده هستند.

۳. مدل‌های کوچک هم ارزشمندند

برای ساخت قوانین مقیاس‌گذاری دقیق، لازم نیست فقط روی مدل‌های بزرگ سرمایه‌گذاری کرد. آموزش چند مدل کوچک در اندازه‌های مختلف می‌تواند پیش‌بینی‌های قابل اعتمادی تولید کند. پژوهشگران پیشنهاد می‌کنند حداقل ۵ مدل کوچک انتخاب شوند.

۴. خطای قابل قبول

حتی اگر پیش‌بینی‌ها تا ۲۰ درصد خطا داشته باشند، باز هم برای تصمیم‌گیری و انتخاب مسیر درست در پروژه‌های بزرگ بسیار ارزشمند هستند.

چرا این موضوع اهمیت دارد؟

توسعه مدل‌های زبانی بزرگ مثل GPT یا LLaMA هزینه و زمان زیادی می‌طلبد. اگر بدون برنامه‌ریزی و پیش‌بینی وارد این فرایند شویم، ممکن است میلیاردها توکن پردازش و میلیون‌ها دلار هزینه شود، بدون اینکه نتیجه مطلوب به دست آید.

با کمک قوانین مقیاس‌گذاری، تیم‌های تحقیقاتی می‌توانند:

• تصمیم بگیرند کدام بخش ارزش بیشتری برای سرمایه‌گذاری دارد.

• منابع محدود را به شکل بهینه‌تر مصرف کنند.

• قبل از آموزش مدل‌های غول‌پیکر، تخمین دقیقی از عملکرد آن‌ها داشته باشند.

این رویکرد به نوعی دموکراتیزه کردن پژوهش در هوش مصنوعی هم هست؛ چراکه حتی پژوهشگران با بودجه محدود هم می‌توانند با مدل‌های کوچک‌تر وارد میدان شوند و پیش‌بینی‌هایی انجام دهند که پیش‌تر فقط برای تیم‌های بزرگ و ثروتمند ممکن بود.

آینده قوانین مقیاس‌گذاری

این پژوهش فعلاً روی زمان آموزش مدل‌ها تمرکز داشت، اما گام بعدی بررسی مقیاس‌گذاری در زمان استنتاج (Inference) است. به عبارت دیگر، پژوهشگران قصد دارند بفهمند وقتی مدل آماده پاسخ‌گویی به پرسش‌هاست، چه مقدار محاسبه یا «فکر کردن» لازم است تا بهترین پاسخ تولید شود.

این موضوع اهمیت زیادی دارد چون هر بار که کاربر سؤالی می‌پرسد، مدل باید تصمیم بگیرد چقدر منابع صرف کند تا خروجی دقیق‌تری بسازد. اگر بتوانیم قوانین مقیاس‌گذاری برای مرحله استنتاج تعریف کنیم، هزینه‌های عملیاتی سرویس‌های مبتنی بر LLM نیز به‌طور چشمگیری کاهش خواهد یافت.

جمع‌بندی

قوانین مقیاس‌گذاری هوش مصنوعی نشان می‌دهند که لازم نیست برای رسیدن به نتایج بزرگ، همیشه مدل‌های بزرگ آموزش داد. با طراحی هوشمندانه و استفاده از مدل‌های کوچک‌تر می‌توان رفتار مدل‌های غول‌پیکر را پیش‌بینی کرد، بودجه را بهینه خرج کرد و سرعت توسعه را افزایش داد.

پژوهش MIT و IBM گامی مهم در جهت ایجاد راهنمایی عمومی و قابل استفاده برای همه پژوهشگران بود. این کار نه‌تنها به تیم‌های بزرگ کمک می‌کند، بلکه فرصت یادگیری و نوآوری را برای تیم‌های کوچک‌تر نیز فراهم می‌سازد. آینده مدل‌های زبانی بزرگ، با چنین ابزارهایی، کارآمدتر، ارزان‌تر و در دسترس‌تر خواهد بود.