LLM Skalierungsgesetze: Analyse von KI-Forschern

LLM sagen das nächste Token basierend auf Mustern voraus, die aus Textdaten gelernt wurden. Der Begriff LLM-Skalierungsgesetze bezieht sich auf empirische Regelmäßigkeiten, die Modellleistung mit der Menge an Rechenleistung, Trainingsdaten und den während des Trainings verwendeten Modellparametern verknüpfen.

Um zu verstehen, wie diese Beziehungen das moderne Modelldesign in der Praxis beeinflussen, haben wir Erkenntnisse aus 8 wissenschaftlichen Arbeiten und Einblicke von 3 großen KI-Laboren und Forschern ausgewertet.

Wichtigste Erkenntnisse aus der Analyse der LLM-Skalierungsgesetze

Die Grafik zeigt, wie sich das LLM-Training von parameterlastigen, datenarmen Ansätzen hin zum Training kleinerer Modelle mit wesentlich mehr Daten verlagert hat. Frühe Modelle wie GPT-3, Gopher und MT-NLG verwendeten nahezu ein Trainingstoken pro Parameter. Die Chinchilla-Forschung legte später nahe, dass bei einem festen Trainingsrechenbudget ungefähr 20 Tokens pro Parameter eine bessere Leistung erzielen könnten.

Neuere Llama-Modelle übertreffen dieses Verhältnis deutlich. Llama 3 8B beispielsweise wurde mit rund 1.900 Tokens pro Parameter trainiert. Dies zeigt, dass eine höhere Rechenleistungsinvestition während des Trainings die Modellfähigkeit pro Parameter verbessern und die Inferencekosten über die Lebensdauer des Modells senken kann.

Die wichtigste Erkenntnis ist, dass die Parameteranzahl allein kein verlässlicher Indikator für die Modellleistung ist. Die Modellqualität hängt davon ab, wie Parameter, Trainingsdaten und Rechenleistung ausbalanciert sind.

Evidenz aus der akademischen Forschung zu Skalierungsgesetzen

„Skalierungsverhalten von LLM-Reinforcement-Learning-Post-Training“, Zhang, Yin et al.

Das Papier „Skalierungsverhalten von LLM-Reinforcement-Learning-Post-Training“ (2026) untersucht, wie Reinforcement Learning während des Post-Trainings mit Modellgröße und Rechenleistung skaliert.

Die Autoren führen eine empirische Studie an Modellen unterschiedlicher Größenordnungen durch und stellen fest, dass die Beziehung zwischen Testverlust, Rechenleistung und Daten mithilfe eines prädiktiven Potenzgesetzes modelliert werden kann. Dieses Muster gilt sowohl für Basismodelle als auch für instruktionsoptimierte Modelle, was darauf hindeutet, dass Reinforcement Learning nach dem Training ähnlichen Regelmäßigkeiten folgt wie sie beim Pretraining beobachtet werden.

Die Analyse identifiziert jedoch auch einen latenten Sättigungstrend im Term der Lerneffizienz. Obwohl größere Modelle eine höhere Lerneffizienz erreichen, nehmen die Erträge mit zunehmender Skalierung ab.

Dies deutet darauf hin, dass die Skalierung von Reinforcement Learning eingebaute Grenzen aufweist, die sich von denen beim Pretraining unterscheiden, und dass Praktiker diese Grenzen bei der Zuweisung von Rechenleistung zu Post-Training-Phasen berücksichtigen sollten.¹

„Skalierungsgesetze treffen auf Modellarchitektur: Auf dem Weg zu inference-effizienten LLMs“, Bian, Yu, Venkataraman & Park

Bian et al. (2025) bauen auf dem Chinchilla-Framework auf, indem sie die Modellarchitektur in die rechenoptimale Skalierung einbeziehen. Traditionelle Skalierungsgesetze behandeln Parameteranzahl und Trainingstokens als Hauptvariablen, aber da die Inferencekosten zu einem zentralen Anliegen werden, bestimmen Architekturentscheidungen zunehmend die Effizienz der Bereitstellung.

Die Autoren führen ein konditionales Skalierungsgesetz ein, das dem Chinchilla-Framework architektonische Informationen hinzufügt. Sie untersuchen, wie Hidden Size, die Verteilung der Parameter zwischen MLP- und Aufmerksamkeitsschichten sowie Grouped-Query-Attention sowohl die Genauigkeit als auch die Inferencekosten beeinflussen. Das Framework umfasst außerdem ein Suchverfahren zur Identifizierung von Konfigurationen, die gleichzeitig inference-effizient und genau sind.

Um den Ansatz zu validieren, trainieren die Autoren über 200 Modelle mit Parametern von 80 Millionen bis 3 Milliarden auf 8 Milliarden bis 100 Milliarden Trainingstokens. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass Architekturentscheidungen die Beziehung zwischen Modellgröße und Inferencekosten auf vorhersehbare Weise verschieben können. Diese Erkenntnis stützt den breiteren Trend, die Modellarchitektur als abstimmbaren Faktor bei der Skalierung und nicht als feste, vor Trainingsbeginn getroffene Entscheidung zu behandeln.

Abbildung 1: Ergebnisse des Skalierungs-Sweeps, die den Inference-Durchsatz (links) und vorhergesagte Trainingsverlust-Konturen (rechts) über Hidden Size und das MLP-zu-Attention-Verhältnis zeigen.²

„Densing Law der LLMs“, Xiao, Cai & Zhao

Das Densing Law der LLMs (2025) untersucht, wie effizient Modelle ihre Parameter nutzen. Es führt das Konzept der Fähigkeitsdichte ein, definiert als das Verhältnis der effektiven Parameteranzahl eines Modells zu seiner tatsächlichen Parameteranzahl. Die effektive Parameteranzahl wird geschätzt, indem Skalierungsgesetze an bestehende Modelle angepasst werden und gefragt wird, wie groß ein Referenzmodell sein müsste, um die aktuelle Leistung zu erreichen.

Die Autoren beobachten, dass die besten Modelle zu jedem Zeitpunkt eine steigende Fähigkeitsdichte aufweisen. Das bedeutet, dass neuere Modelle eine bestimmte Leistung mit weniger Parametern erreichen als ältere Modelle. Der Trend erscheint annähernd exponentiell.

Diese Beobachtung deutet darauf hin, dass der Fortschritt bei großen Sprachmodellen sowohl auf der Skalierung der Modellgröße als auch auf der Verbesserung von Modellarchitektur, Trainingsdatenqualität und Trainingsalgorithmen beruht. Das Papier argumentiert, dass die Verfolgung der Parametereffizienz wesentlich ist, um zukünftige Richtungen in der Verarbeitung natürlicher Sprache und im maschinellen Lernen zu verstehen.

Abbildung 2: Die Grafik zeigt die geschätzte Fähigkeitsdichte für Open-Source-Basis-LLMs über fünf Reasoning- und Coding-Benchmarks, wobei die Kreisgröße die Modellparameteranzahl angibt und eine Trendlinie auf ein „Densing Law“ hindeutet, bei dem die Spitzenfähigkeitsdichte exponentiell steigt.³

„Sloth: Skalierungsgesetze für LLM-Fähigkeiten zur Vorhersage der Multi-Benchmark-Leistung über Familien hinweg“, Polo, Somerstep & Choshen

Sloth führt einen neuen Ansatz in „Sloth: Skalierungsgesetze für LLM-Fähigkeiten zur Vorhersage der Multi-Benchmark-Leistung über Familien hinweg“ (2025), ein und verlagert den Fokus vom Modellverlust auf die Benchmark-Leistung. Anstatt Aufgaben getrennt zu behandeln, identifiziert Sloth eine Reihe latenter Fähigkeiten, die Leistung von Sprachmodellen über verschiedene Benchmarks hinweg erfassen. Diese Fähigkeiten repräsentieren allgemeine Fähigkeiten wie Argumentation oder Wissensabruf.

Das Framework modelliert, wie jede Fähigkeit mit den Modellparametern und den Trainingsdaten skaliert. Sloth verwendet einfache Merkmale wie die Logarithmen von Modell- und Datensatzgrößen, um zu beschreiben, wie sich diese Fähigkeiten innerhalb einer Modellfamilie verändern. Einmal angepasst, kann Sloth vorhersagen, wie größere Modelle derselben Familie bei vielen Benchmarks abschneiden werden, ohne sie zu trainieren.

Mithilfe der Vorhersagen von Sloth können Unternehmen entscheiden, wo sie Rechenressourcen zuweisen, und Trainingskonfigurationen vermeiden, die wahrscheinlich nicht die gewünschte Leistung erzielen. Dies unterstützt eine rationalere Planung des Trainings von Modellen unter realen Einschränkungen.⁴

„Beyond Chinchilla-Optimal: Berücksichtigung von Inference in den Skalierungsgesetzen von Sprachmodellen“, Sardana, Portes & Doubov

In „Beyond Chinchilla-Optimal: Berücksichtigung von Inference in den Skalierungsgesetzen von Sprachmodellen“ (2025) erweitern Sardana et al. das Chinchilla-Framework, indem sie Inferencekosten in die rechenoptimale Skalierung einbeziehen.

Statt nur die Trainings-Rechenleistung zu minimieren, legen sie ein Zielniveau der Leistung fest und optimieren die kombinierten Kosten für Training und Inference über die Lebensdauer des Modells.

Diese Verschiebung führt zu einer wichtigen praktischen Erkenntnis: In Umgebungen mit hoher Nutzung können kleinere Modelle, die mit mehr Daten trainiert wurden, oft die Leistung größerer Modelle erreichen und dabei geringere Gesamtrechenkosten verursachen.

Abbildung 3: Die Grafiken vergleichen die Verhältnisse von Gesamtkosten, Parameteranzahl und Trainingstokens zwischen realen kostenoptimalen Modellen und Modellen im Chinchilla-Stil.⁵

„Kann die KI-Skalierung bis 2030 fortgesetzt werden?“, Epoch KI

Epoch KI untersuchte im Jahr 2024, ob das aktuelle Tempo der KI-Trainingsskalierung von etwa dem Vierfachen pro Jahr bis zum Ende des Jahrzehnts fortgesetzt werden kann. Die Analyse konzentriert sich auf vier mögliche Einschränkungen: Stromverfügbarkeit, Kapazität der Chipproduktion, Datenknappheit und die Latenzmauer, die durch sequenzielle Berechnungsanforderungen entsteht.

Die Autoren schätzen, dass Trainingsläufe mit 2e29 FLOP bis 2030 wahrscheinlich machbar sein werden. Sie prognostizieren, dass multimodale Daten die effektiven Trainingsdatenbestände auf zwischen 450 Billionen und 23 Billiarden Tokens ausweiten werden, wodurch Trainingsläufe von 6e28 bis 2e32 FLOP ermöglicht werden. Die Generierung synthetischer Daten könnte dies weiter ausdehnen, wenn KI-Labore einen nennenswerten Teil ihrer Rechenleistung für deren Erzeugung aufwenden.

Die Analyse identifiziert die Stromverfügbarkeit als die Einschränkung, die am wahrscheinlichsten zuerst bindend wird, gefolgt von der Chipproduktionskapazität. Datenknappheit wird im selben Zeitraum zu einem bedeutenden Problem, während die Latenzmauer kurzfristig weniger wahrscheinlich bindend wird.

Die Arbeit von Epoch übersetzt das abstrakte Konzept der Skalierungsgrenzen in konkrete quantitative Grenzen und liefert Unternehmen Referenzpunkte für die langfristige Planung von Rechenressourcen und Infrastrukturinvestitionen.⁶

„Training rechenoptimaler großer Sprachmodelle“, Hoffmann, Borgeaud & Mensch

Das Papier „Training rechenoptimaler großer Sprachmodelle“ (2022) bewertet frühere Gesetze für neuronale Sprachmodelle anhand einer großen Reihe kontrollierter Experimente neu. Es modelliert den Verlust als gemeinsame Funktion der Modellparameter und der Trainingsdatengröße und stellt fest, dass viele frühere große Modelle im Verhältnis zu ihrer Parameteranzahl unzureichend trainiert waren. Wenn Forscher größere Modelle mit unzureichenden Trainingsdaten trainieren, stimmt die resultierende Modellqualität nicht mit den Vorhersagen traditioneller Skalierungsgesetze überein.

Die Autoren zeigen, dass bei einem festen Rechenbudget die optimale Leistung erreicht wird, wenn Modelle Parameter- und Trainingstokenanzahlen ähnlicher Größenordnung verwenden. Dieses Ergebnis ist weithin als das Chinchilla-Skalierungsgesetz bekannt. Es besagt, dass rechenoptimales Training eine nahezu proportionale Beziehung zwischen der Anzahl der Parameter und der Anzahl der Trainingstokens erfordert.

Dieser Ansatz führt zu kleineren Modellen, die besser abschneiden als größere Modelle, die mit begrenzten Daten trainiert wurden. Er unterstützt auch eine effiziente Modellauswahl, da Forscher Skalierungsgesetze an kleinere Modelle anpassen und die Leistung von Sprachmodellen für größere Konfigurationen vor dem Training vorhersagen können.

Abbildung 4: Die Abbildung legt Vorhersagen aus mehreren Methoden übereinander, die alle darauf hindeuten, dass die heutigen großen Modelle überdimensioniert sind und stattdessen kleiner sein und länger trainiert werden sollten.⁷

„Skalierungsgesetze für neuronale Sprachmodelle“, Kaplan & McCandlish

Kaplan et al. führten die ersten viel zitierten Skalierungsgesetze für neuronale Sprachmodelle in „Skalierungsgesetze für neuronale Sprachmodelle“ (2020) ein.

In ihrer Analyse folgt die Modellleistung Potenzgesetz-Beziehungen in Bezug auf drei Schlüsselvariablen: die Anzahl der Modell-Parameter, die Größe des Trainingsdatensatzes (gemessen in Tokens) und die gesamte Trainings-Rechenleistung.

Durch systematisches Variieren dieser drei Faktoren zeigten die Autoren, dass die Erhöhung eines beliebigen Faktors zu vorhersagbaren Verringerungen des Verlusts führt, sofern die anderen angemessen skaliert werden.

Abbildung 5: Die Abbildung zeigt, wie sich der Testverlust mit der Modellgröße unter verschiedenen Rechenbudgets und Trainingsschrittzahlen verändert, und offenbart das optimale Gleichgewicht zwischen Modellgröße, Rechenleistung und Trainingsdauer für die beste Leistung.

Diese Arbeit legte die Grundlage für die spätere Forschung zu Skalierungsgesetzen von Sprachmodellen. Sie zeigte auch, dass Modellform und -tiefe bei fester Rechenleistung einen geringeren Einfluss haben als die Gesamtzahl der Parameter und Trainingstokens. Diese Erkenntnis beeinflusste, wie spätere Forscher Trainingsalgorithmen für große Sprachmodelle entwarfen.⁸

LLM-Skalierungsgesetze: Meinungen aus großen KI-Laboren und von Forschern

Über die akademischen Skalierungsgesetze hinaus betonen Industrieforscher und Praktiker, wie diese Prinzipien in die reale Modellentwicklung und -bereitstellung übertragen werden.

Die folgenden Perspektiven veranschaulichen, wie verschiedene Interessengruppen, von Hardwareanbietern bis hin zu angewandten Forschern, Skalierungsgesetze in der Praxis interpretieren und anwenden.

NVIDIA

Aus einer Infrastrukturperspektive präsentierte NVIDIA Skalierungsgesetze im Jahr 2025 als praktische Werkzeuge für das Design und Training großer Sprachmodelle. Es hebt drei Hauptskalierungsachsen hervor:

• Modellgröße.
• Datensatzgröße.
• Rechenressourcen.

Laut NVIDIA führt die Skalierung eines dieser Faktoren im richtigen Bereich zu vorhersagbaren Verbesserungen der Modellqualität.

Der Artikel betont auch die Bedeutung der Rechenleistung zur Testzeit. Moderne Systeme verbringen mehr Zeit mit Inference und verwenden Techniken wie erweiterte Argumentationssequenzen. Dies fügt den Skalierungsgesetzen eine neue Dimension hinzu, die über den ursprünglichen Fokus auf Trainingstokens und Modellparameter hinausgeht.

NVIDIA nutzt diese Ideen, um zu erklären, warum die Nachfrage nach Rechenressourcen weiter wächst, selbst wenn Modelle parametereffizienter werden. Es legt nahe, dass sowohl Training als auch Inference auch in künftigen Systemen zur Verarbeitung natürlicher Sprache bedeutende Treiber der Rechenleistungsnutzung bleiben werden.⁹

Cameron Wolfe, LLM-Forscher bei Netflix

Aus der Sicht eines Praktikers erklärt Cameron Wolfe im Jahr 2025, wie die ursprünglichen Potenzgesetz-Beziehungen in der akademischen Literatur auf aktuelle Modelle angewendet werden und wie Praktiker diese Kurven nutzen können, um die erreichbare Modellleistung vor dem Training größerer Modelle abzuschätzen.

Wolfe erörtert die Rollen von Modellform und -architektur bei der Skalierung und stellt fest, dass praktische Systeme zwar traditionell auf die Parameteranzahl fokussieren, aber auch Datenqualität und Trainingsalgorithmen berücksichtigen müssen. Der Beitrag hebt Bedenken hinsichtlich der Verfügbarkeit hochwertiger Daten hervor und wie diese Einschränkungen das Training künftiger größerer Modelle beeinflussen könnten.

Die Diskussion präsentiert Skalierungsgesetze als Orientierungshilfe für die Bewertung bestehender Modelle und für die Abschätzung, wie sich die Modellleistung verändern kann, wenn Trainingsdaten erweitert oder Modellparameter angepasst werden.¹⁰

MIT-IBM Watson KI Lab

Mit einer stärker methodischen Sichtweise analysieren die Forscher des MIT-IBM Watson KI Lab im Jahr 2025 Skalierungsgesetze über mehrere Architekturen und Datensätze hinweg.

Die Forscher stellen einen breiten Meta-Datensatz zusammen, der 485 vortrainierte Modelle, detaillierte Trainingsmetadaten und 1,9 Millionen Leistungskennzahlen umfasst. Die Modelle stammen aus 40 Modellfamilien (Pythia, OPT, OLMo, LLaMA, Bloom, T5-Pile, GPT und mehr). Dieser Datensatz wird verwendet, um über 1.000 Kandidaten-Skalierungsgesetze zu testen und Muster zu identifizieren, die über verschiedene Modellfamilien hinweg verallgemeinerbar sind.

Die Studie skizziert klare Schritte zur Anpassung von Skalierungsgesetzen unter Rechenbeschränkungen. Sie empfiehlt, ein Rechenbudget und eine Zielleistung festzulegen und dann eine kleine Sammlung von Modellen unterschiedlicher Größe zu trainieren, anstatt sich auf die größten Modelle zu konzentrieren. Zwischenprüfpunkte werden als wertvolle Informationsquellen hervorgehoben, während frühe Trainingsdaten aufgrund von Rauschen nicht empfohlen werden.

Die Autoren zeigen, dass Vorhersagen bei Befolgung dieser Richtlinien sich der durch die Variabilität zufälliger Startwerte gesetzten Untergrenze annähern können. Selbst wenn Vorhersagen weniger präzise sind, bleiben Skalierungsgesetze nützlich, um Trainingsentscheidungen zu vergleichen und vielversprechende Konfigurationen zu identifizieren.

Die Arbeit stellt fest, dass die Leistung zwischen Modellfamilien erheblich variiert, was die Bedeutung vielfältiger Trainingseinstellungen bei der Anpassung von Skalierungsgesetzen unterstreicht.¹¹

Was sagen führende Forscher über die Zukunft der Skalierung?

Ansichten, die fortgesetzte Gültigkeit von Skalierungsgesetzen unterstützen

In der Forschungslandschaft gibt es konsistente Belege dafür, dass Skalierungsgesetze innerhalb der getesteten Bereiche gelten. Grundlegende Arbeiten zeigen klare Potenzgesetz-Beziehungen zwischen Modellparametern, Trainingsdatengröße und Trainings-Rechenleistung, wenn Modelle in ausgewogenen Umgebungen trainiert werden.

Spätere Studien verfeinern dieses Bild, indem sie zeigen, dass rechenoptimales Training die Abstimmung der Modellgröße auf das Volumen der Trainingstokens erfordert und dass diese Abstimmung die Modellleistung im Vergleich zu früheren Ansätzen verbessert.

Weitere Arbeiten zur Multitask-Evaluierung zeigen, dass auch die Benchmark-Leistung vorhersagbar skaliert, wenn sie anhand einer kleineren Menge latenter Fähigkeiten ausgedrückt wird. Dies bestärkt die Ansicht, dass Skalierungsgesetze für Sprachmodelle zuverlässige Werkzeuge zur Vorhersage der Modellleistung bleiben, wenn Datensatzgröße und Rechenressourcen angemessen zugewiesen werden.

Ansichten, die effiziente Zuweisung von Rechenleistung betonen

Eine zweite Forschungsrichtung argumentiert, dass der Fortschritt zunehmend davon abhängt, wie Rechenleistung verteilt wird, und nicht allein von der Ausweitung der Parameteranzahl. Analysen des rechenoptimalen Trainings zeigen, dass Modelle ausreichende Trainingsdaten benötigen, um ihr Potenzial auszuschöpfen, und dass größere Modelle, die mit begrenzten Daten trainiert wurden, oft ineffizient sind.

Arbeiten, die Inferencekosten einbeziehen, erweitern diese Idee, indem sie zeigen, dass die Gesamtkosten eines Modells sowohl von der Trainings-Rechenleistung als auch von der Rechenleistung zur Inference-Zeit abhängen.

Diese Perspektive legt nahe, dass künftige Skalierungsbemühungen effiziente Konfigurationen betonen werden, die Modellgröße, Trainingstokens und das erwartete Inference-Volumen gemeinsam optimieren. Sie rahmt das Design großer Sprachmodelle als eine Übung in der Rechenleistungszuweisung und nicht als Streben nach maximalem Parameterwachstum.

Ansichten, die wachsende Bedeutung von Effizienz und Dichte betonen

Ein anderer Standpunkt konzentriert sich auf Parametereffizienz und die effektive Nutzung von Rechenressourcen. Forschung, die Parameterdichte verfolgt, zeigt, dass neuere Modelle mit weniger Parametern eine stärkere Leistung erzielen als frühere Modelle. Dies deutet darauf hin, dass architektonische Verbesserungen, Datenqualität und Trainingsalgorithmen eine bedeutende Rolle bei Leistungssteigerungen spielen.

Technische Kommentare heben auch die wachsende Bedeutung von Inference-Verhalten und Post-Training-Verbesserungen hervor. Zusammengenommen deuten diese Erkenntnisse darauf hin, dass künftige Systeme auf effizientes Modelldesign und bessere Trainingsmethoden angewiesen sein werden und nicht auf eine unkontrollierte Ausweitung der Parameteranzahl. Der Schwerpunkt verlagert sich von größeren Modellen hin zu leistungsfähigeren Modellen, die ihre Parameter effektiver nutzen.

Einschränkungen für die künftige LLM-Skalierung

Rechen- und Energiegrenzen

Ein wiederkehrendes Thema in der Literatur ist der hohe Rechenbedarf, der für das Training und die Bereitstellung großer Sprachmodelle erforderlich ist. Das Training großer Modelle verbraucht erhebliche Rechenressourcen, während Inference in großem Maßstab erhebliche Betriebskosten verursacht.

Diese Faktoren setzen der Skalierung wirtschaftliche Grenzen, selbst wenn theoretische Skalierungsgesetze auf weitere Gewinne hindeuten. Mit wachsenden Modellen werden Energieverbrauch und Hardwareanforderungen zunehmend schwieriger zu bewältigen.

Einschränkungen bei der Datenverfügbarkeit

Eine weitere Einschränkung ist die Verfügbarkeit hochwertiger Daten. Traditionelle Formulierungen von Skalierungsgesetzen setzen den Zugang zu reichlich Trainingsdaten voraus, aber diese Annahme ist nicht mehr verlässlich.

Mehrere Analysen verweisen auf das begrenzte Angebot an hochwertigem Text und den steigenden Bedarf an kuratierten oder synthetischen Daten. Da die Größe der Trainingsdaten zu einem limitierenden Faktor wird, wird die Datenqualität ebenso entscheidend wie die Parameteranzahl für die Bestimmung der Modellleistung.

Wirtschaftliche und rechenbudgetäre Einschränkungen

Die praktische Skalierung wird sowohl durch technische Faktoren als auch durch finanzielle und organisatorische Erwägungen eingeschränkt. Forschung, die sich auf Leistungsvorhersage konzentriert, zeigt, dass die Planung des Rechenbudgets wesentlich ist, um zu bestimmen, welche Trainingsläufe machbar sind.

Kommentare zu Industriepraktiken heben die steigenden Rechenkosten und die Notwendigkeit für Unternehmen hervor, ihre Ressourcen sorgfältig zuzuweisen. Diese Faktoren begrenzen, wie weit die Skalierung in realen Umgebungen vorangetrieben werden kann.

Algorithmische und architektonische Einschränkungen

Die Forschung zu Skalierungsgesetzen betont, dass vorhersagbare Verbesserungen auftreten, wenn Modelle in ausgewogenen Bereichen trainiert werden. Arbeiten, die Parametereffizienz analysieren, zeigen, dass architektonische Fortschritte die Beziehung zwischen Modellgröße und Leistung verschieben können.

Weitere Kommentare zeigen, dass Trainingsalgorithmen beeinflussen, wie effektiv Skalierungsgesetze angewendet werden. Diese Erkenntnisse implizieren, dass eine einfache Parameterskalierung nicht unbegrenzt fortgesetzt werden kann und dass der Fortschritt zunehmend von neuen Trainingsmethoden und Modellarchitekturen abhängen wird.

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FAQs

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Änderungsprotokoll

2 Aktualisierungen

20262025

1. 22. Mai

   Drei Arbeiten zum Forschungsabschnitt hinzugefügt: RL-Post-Training-Skalierung, inferenzeffiziente Architekturskalierung und Epoch AIs 2030-Skalierungsanalyse.

Referenzlinks

1.

Scaling Behaviors of LLM Reinforcement Learning Post-Training: An Empirical Study in Mathematical Reasoning

2.

SCALING LAWS MEET MODEL ARCHITECTURE: TOWARD INFERENCE-EFFICIENT LLMS

3.

Densing law of LLMs | Nature Machine Intelligence

Nature Publishing Group UK

4.

Sloth: scaling laws for LLM skills to predict multi-benchmark performance across families

5.

Beyond Chinchilla-Optimal: Accounting for Inference in Language Model Scaling Laws

6.

Can AI scaling continue through 2030? | Epoch AI

7.

Training Compute-Optimal Large Language Models

8.

Scaling Laws for Neural Language Models

9.

How Scaling Laws Drive Smarter, More Powerful AI | NVIDIA Blog

10.

Scaling Laws for LLMs: From GPT-3 to o3

Deep (Learning) Focus

11.

How to build AI scaling laws for efficient LLM training and budget maximization | MIT News | Massachusetts Institute of Technology

Sıla Ermut

Branchenanalystin

Folgen auf

Sıla Ermut ist Branchenanalystin bei AIMultiple und befasst sich mit KI-Modellen, KI-Infrastruktur, KI-Governance und KI-Anwendungen für Unternehmen. Ihre Forschung konzentriert sich hauptsächlich auf den Einsatz von KI in Marketing, Gesundheitswesen, Lieferketten und Nachhaltigkeit.
Zuvor arbeitete sie als Personalvermittlerin in Projektmanagement- und Beratungsunternehmen. Sıla hat einen Master of Science in Sozialpsychologie und einen Bachelor of Arts in Internationalen Beziehungen.

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