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OpenAIが提唱する"Predictable Scaling"は、巨大なAIモデルの開発において、コストを抑え、開発・テスト・デバッグを効率的に行うための新しいアプローチです。これは、実際にデプロイされる巨大なモデルの振る舞いを、小さな環境で正確に予測することができるため、実機を使わなくても開発ができることを示しています。OpenAIは、次の2つの方法を提案しており、どちらの方法も数千倍にスケールしても正確に振る舞いを予測できることを示しています。"Predictable Scaling"は、巨大なAIモデルの開発の方法論において、非常に重要な意味を持っています。GitHub Copilotに搭載されているGPT言語モデルCodexとは異なるテーマではありますが、GPT-4のデータ利用にも興味があるとのことです。

Bing AIの説明

大規模AIモデルの開発方法には、以下のようなステップがあります1。
・データの収集：学習させるためのデータを収集します。データの質や量がモデルの精度に影響します。
・データの前処理：収集したデータをモデルに適した形式に変換します。不要なデータやノイズを除去したり、正規化や標準化などの処理を行います。
・モデルの設計：学習させるアルゴリズムやパラメータを決めます。ニューラルネットワークや深層学習などの手法があります。
・モデルの学習：設計したモデルにデータを入力して学習させます。学習の進捗や精度を確認しながら、必要に応じてモデルやデータを調整します。
・モデルの評価：学習したモデルの性能を評価します。未知のデータに対する予測や分類などのタスクを行って、正解率や精度などの指標を測定します。
・モデルの運用：評価したモデルを実際に使用します。運用中に得られるフィードバックや新しいデータをもとに、モデルを更新や改善します。
また、大規模AIモデルの開発には、高性能なコンピューティングリソースやクラウドサービスなどが必要です。Google ColabやAWSなどのプラットフォームを利用することで、手軽に試すことができます。

https://maruyama097.blogspot.com/2023/05/predictable-scaling.html

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