LLM-Skalierungsgesetze: Analyse von KI-Forschern
LLM sagen auf der Grundlage von aus Textdaten gelernten Mustern das nächste Token voraus. Der Begriff LLM-Skalierungsgesetze bezieht sich auf empirische Regelmäßigkeiten, die Modellleistung mit der Menge an Rechenleistung, Trainingsdaten und Modellparametern verknüpfen, die während des Trainings verwendet werden.
Um zu verstehen, wie diese Beziehungen das moderne Modelldesign in der Praxis beeinflussen, haben wir die Ergebnisse aus 8 wissenschaftlichen Arbeiten und Erkenntnisse aus 3 führenden KI-Laboren und -Forschern überprüft.
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 erheblich mehr Daten verlagert hat. Frühe Modelle wie GPT-3, Gopher und MT-NLG verwendeten etwa ein Trainings-Token pro Parameter. Die Chinchilla-Forschung legte später nahe, dass unter einem festen Trainingsrechenbudget etwa 20 Tokens pro Parameter eine bessere Leistung erzielen könnten.
Neuere Llama-Modelle überschreiten dieses Verhältnis deutlich. Llama 3 8B wurde beispielsweise mit etwa 1.900 Tokens pro Parameter trainiert. Dies zeigt, dass mehr Rechenleistung während des Trainings die Modellfähigkeit pro Parameter verbessern und die Inferenzkosten 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
“Scaling Behaviors of LLM Reinforcement Learning Post-Training”, Zhang, Yin et al.
Der Artikel Scaling Behaviors of 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 Basis- als auch für instruktionsoptimierte Modelle, was darauf hindeutet, dass das Reinforcement Learning-Post-Training ähnlichen Regelmäßigkeiten folgt wie das Pretraining.
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 hat, die sich von den im Pretraining beobachteten unterscheiden, und dass Praktiker diese Grenzen bei der Zuweisung von Rechenleistung zu Post-Training-Phasen berücksichtigen sollten.1
“Scaling Laws Meet Model Architecture: Toward Inference-Efficient LLMs”, Bian, Yu, Venkataraman & Park
Bian et al. (2025) bauen auf dem Chinchilla-Framework auf, indem sie die Modellarchitektur in die rechenoptimale Skalierung einbeziehen. Herkömmliche Skalierungsgesetze behandeln Parameteranzahl und Trainings-Tokens als Hauptvariablen, aber da die Inferenzkosten zu einem zentralen Anliegen werden, bestimmen Architekturentscheidungen zunehmend die Effizienz der Bereitstellung.
Die Autoren führen ein bedingtes Skalierungsgesetz ein, das architektonische Informationen zum Chinchilla-Framework hinzufügt. Sie untersuchen, wie die Hidden Size, die Verteilung der Parameter zwischen MLP- und Attention-Schichten sowie die Grouped-Query Attention sowohl die Genauigkeit als auch die Inferenzkosten beeinflussen. Das Framework enthält außerdem ein Suchverfahren zur Identifizierung von Konfigurationen, die gleichzeitig inferenzeffizient und genau sind.
Um den Ansatz zu validieren, trainieren die Autoren über 200 Modelle mit Größen von 80 Millionen bis 3 Milliarden Parametern und mit 8 Milliarden bis 100 Milliarden Trainings-Tokens. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass Architekturentscheidungen die Beziehung zwischen Modellgröße und Inferenzkosten auf vorhersagbare Weise verschieben können. Diese Erkenntnis unterstützt den breiteren Trend, die Modellarchitektur als abstimmbaren Faktor bei der Skalierung zu behandeln und nicht als feste Wahl, die vor Beginn des Trainings getroffen wird.
Abbildung 1: Ergebnisse des Skalierungs-Sweeps, die den Inferenzdurchsatz (links) und vorhergesagte Trainingsverlust-Konturen (rechts) über Hidden Size und das MLP-zu-Attention-Verhältnis hinweg zeigen.2
“Densing law of LLMs”, Xiao, Cai & Zhao
Das Densing Law der LLMs (2025) untersucht, wie effizient Modelle ihre Parameter nutzen. Es führt das Konzept der Fähigkeitendichte 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 Fähigkeitendichte 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 in der Skalierung der Modellgröße als auch in der Verbesserung von Modellarchitektur, Trainingsdatenqualität und Trainingsalgorithmen liegt. Das Paper argumentiert, dass die Verfolgung der Parametereffizienz für das Verständnis künftiger Richtungen in der natürlichen Sprachverarbeitung und im maschinellen Lernen unerlässlich ist.
Abbildung 2: Die Grafik zeigt die geschätzte Fähigkeitendichte für Open-Source-Basis-LLMs über fünf Reasoning- und Coding-Benchmarks hinweg, wobei die Kreisgröße die Parameteranzahl des Modells angibt und eine Trendlinie auf ein „Densing Law“ hindeutet, bei dem die Spitzenleistungsdichte exponentiell steigt.3
“Sloth: Scaling laws for LLM skills to predict multi-benchmark performance across families”, Polo, Somerstep & Choshen
Sloth stellt in Sloth: Scaling laws for LLM skills to predict multi-benchmark performance across families (2025), einen neuen Ansatz vor, der den Fokus von Modellverlusten auf Benchmark-Level-Performance verlagert. Statt Aufgaben getrennt zu behandeln, identifiziert Sloth eine Reihe latenter Fähigkeiten, die Leistung von Sprachmodellen über verschiedene Benchmarks hinweg erfassen. Diese Fähigkeiten repräsentieren allgemeine Kompetenzen wie Reasoning oder Wissensabruf.
Das Framework modelliert, wie jede Fähigkeit mit den Parametern des Modells und den Trainingsdaten skaliert. Sloth verwendet einfache Merkmale wie die Logarithmen der Modell- und Datensatzgrößen, um zu beschreiben, wie sich diese Fähigkeiten innerhalb einer Modellfamilie verändern. Nach der Anpassung kann Sloth vorhersagen, wie größere Modelle derselben Familie bei vielen Benchmarks abschneiden, ohne sie zu trainieren.
Mithilfe der Vorhersagen von Sloth können Unternehmen entscheiden, wo sie Rechenressourcen zuweisen, und Trainingskonfigurationen vermeiden, die gewünschte Leistung wahrscheinlich nicht erreichen. Dies unterstützt eine rationalere Planung des Trainings von Modellen unter realen Randbedingungen.4
“Beyond Chinchilla-Optimal: Accounting for Inference in Language Model Scaling Laws”, Sardana, Portes & Doubov
In Beyond Chinchilla-Optimal: Accounting for Inference in Language Model Scaling Laws (2025) erweitern Sardana et al. das Chinchilla-Framework, indem sie Inferenzkosten in die rechenoptimale Skalierung einbeziehen.
Statt nur den Trainingsrechenaufwand zu minimieren, legen sie ein Ziel-Leistungsniveau fest und optimieren die kombinierten Kosten für Training und Inferenz über die Lebensdauer des Modells.
Diese Verlagerung führt zu einer wichtigen praktischen Erkenntnis: In Szenarien mit hoher Nutzung können kleinere Modelle, die mit mehr Daten trainiert wurden, oft die Leistung größerer Modelle erreichen und dabei niedrigere Gesamtrechenkosten verursachen.
Abbildung 3: Die Grafiken vergleichen die Verhältnisse von Gesamtkosten, Parameteranzahl und Trainings-Tokens zwischen realen kostenoptimalen Modellen und Modellen im Chinchilla-Stil.5
“Can KI Scaling Continue Through 2030?”, Epoch KI
Epoch KI untersuchte im Jahr 2024, ob das derzeitige Tempo der Skalierung des KI-Trainings von etwa dem Vierfachen pro Jahr bis zum Ende des Jahrzehnts fortgesetzt werden kann. Die Analyse konzentriert sich auf vier mögliche Beschränkungen: Stromverfügbarkeit, Kapazität der Chip-Herstellung, 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 möglich werden. Die Synthetische Datengenerierung könnte dies weiter ausdehnen, wenn KI-Labore einen nennenswerten Teil der Rechenleistung für ihre Erzeugung aufwenden.
Die Analyse identifiziert die Stromverfügbarkeit als die Einschränkung, die am wahrscheinlichsten zuerst greift, gefolgt von der Chip-Herstellungskapazität. Datenknappheit wird im selben Zeitraum zu einem bedeutsamen Problem, während die Latenzmauer kurzfristig weniger wahrscheinlich bindend wirkt.
Die Arbeit von Epoch übersetzt das abstrakte Konzept der Skalierungsgrenzen in konkrete quantitative Schranken und bietet Organisationen Referenzpunkte für die langfristige Planung von Rechenressourcen und Infrastrukturinvestitionen.6
“Training Compute-Optimal Large Language Models”, Hoffmann, Borgeaud & Mensch
Das Paper Training Compute-Optimal Large Language Models (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 für ihre Parameteranzahl untertrainiert waren. Wenn Forscher größere Modelle mit unzureichenden Trainingsdaten trainieren, stimmt die resultierende Modellqualität nicht mit den Vorhersagen herkömmlicher Skalierungsgesetze überein.
Die Autoren zeigen, dass bei einem festen Rechenbudget die optimale Leistung erreicht wird, wenn Modelle Parameter- und Trainings-Token-Zahlen ähnlicher Größenordnung verwenden. Dieses Ergebnis ist weithin als das Chinchilla-Skalierungsgesetz bekannt. Es besagt, dass rechenoptimales Training ein nahezu proportionales Verhältnis zwischen der Anzahl der Parameter und der Anzahl der Trainings-Tokens erfordert.
Dieser Ansatz führt zu kleineren Modellen, die besser abschneiden als größere Modelle, die mit begrenzten Daten trainiert wurden. Er unterstützt auch die 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 überlagert Vorhersagen aus mehreren Methoden, die alle darauf hindeuten, dass die heutigen großen Modelle überdimensioniert sind und stattdessen kleiner und länger trainiert werden sollten.7
“Scaling Laws for Neural Language Models”, Kaplan & McCandlish
Kaplan et al. führten in Scaling Laws for Neural Language Models (2020) die ersten vielzitierten Skalierungsgesetze für neuronale Sprachmodelle 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 Trainingsrechenleistung.
Durch systematisches Variieren dieser drei Faktoren zeigten die Autoren, dass die Erhöhung eines beliebigen dieser Faktoren 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 das Fundament für die spätere Forschung zu Skalierungsgesetzen für Sprachmodelle. Sie zeigte auch, dass Modellform und -tiefe einen geringeren Einfluss haben als die Gesamtparameterzahl und die Trainings-Tokens, wenn die Rechenleistung festgelegt ist. Diese Erkenntnis beeinflusste, wie spätere Forscher Trainingsalgorithmen für große Sprachmodelle entwarfen.8
Meinungen zu den LLM-Skalierungsgesetzen von führenden KI-Laboren und 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 Akteure, von Hardwareanbietern bis hin zu anwendungsorientierten Forschern, Skalierungsgesetze in der Praxis interpretieren und anwenden.
NVIDIA
Aus Infrastruktursicht präsentierte NVIDIA Skalierungsgesetze im Jahr 2025 als praktische Werkzeuge für das Design und Training großer Sprachmodelle. Es werden drei primäre Skalierungsachsen hervorgehoben:
- 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 von Testzeit-Rechenleistung. Moderne Systeme verbringen mehr Zeit mit der Inferenz und nutzen Techniken wie erweiterte Reasoning-Sequenzen. Dies fügt den Skalierungsgesetzen eine neue Dimension hinzu, die über den ursprünglichen Fokus auf Trainings-Tokens und Modellparameter hinausgeht.
NVIDIA nutzt diese Ideen, um zu erklären, warum die Nachfrage nach Rechenressourcen weiter steigt, obwohl Modelle parametereffizienter werden. Es legt nahe, dass sowohl Training als auch Inferenz auch in künftigen Systemen der natürlichen Sprachverarbeitung wichtige Treiber des Rechenbedarfs 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 anwendbar sind und wie Praktiker diese Kurven nutzen können, um die erreichbare Modellleistung vor dem Training größerer Modelle abzuschätzen.
Wolfe erörtert die Rolle 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 beleuchtet Bedenken hinsichtlich der Verfügbarkeit hochwertiger Daten und wie diese Beschränkungen das Training künftiger größerer Modelle beeinflussen können.
Die Diskussion präsentiert Skalierungsgesetze als Orientierung für die Bewertung bestehender Modelle und für die Abschätzung, wie sich die Modellleistung verändern kann, wenn die Trainingsdaten erweitert oder die Modellparameter angepasst werden.10
MIT-IBM Watson KI Lab
Aus einer stärker methodischen Perspektive analysieren die Forscher des MIT-IBM Watson KI Lab im Jahr 2025 Skalierungsgesetze über mehrere Architekturen und Datensätze hinweg.
Die Forscher stellen einen breiten Metadatensatz 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 weitere). Dieser Datensatz wird verwendet, um über 1.000 Kandidaten-Skalierungsgesetze zu testen und Muster zu identifizieren, die über verschiedene Modellfamilien hinweg verallgemeinern.
Die Studie beschreibt klare Schritte für die 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, wenn diese Leitlinien befolgt werden, sich der durch die Variabilität der Zufallsinitialisierung gesetzten Untergrenze annähern können. Selbst wenn Vorhersagen weniger präzise sind, bleiben Skalierungsgesetze nützlich, um Trainingsoptionen zu vergleichen und vielversprechende Konfigurationen zu identifizieren.
Die Arbeit stellt fest, dass die Leistung zwischen verschiedenen Modellfamilien erheblich variiert, was die Bedeutung vielfältiger Trainingsumgebungen bei der Anpassung von Skalierungsgesetzen unterstreicht.11
Was sagen führende Forscher über die Zukunft der Skalierung?
Ansichten, die fortbestehende Gültigkeit der Skalierungsgesetze stützen
In der Forschungslandschaft gibt es konsistente Belege dafür, dass Skalierungsgesetze innerhalb der getesteten Bereiche gültig sind. Grundlegende Arbeiten zeigen klare Potenzgesetz-Beziehungen zwischen Modellparametern, Trainingsdatengröße und Trainingsrechenleistung, wenn Modelle in ausgewogenen Einstellungen trainiert werden.
Spätere Studien verfeinern dieses Bild, indem sie zeigen, dass rechenoptimales Training die Abstimmung der Modellgröße auf das Volumen der Trainings-Tokens 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 in Form 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 eine effiziente Rechenzuweisung betonen
Eine zweite Forschungsrichtung argumentiert, dass der Fortschritt zunehmend davon abhängt, wie Rechenleistung verteilt wird, und nicht allein von der Erhöhung der Parameteranzahl. Analysen des rechenoptimalen Trainings zeigen, dass Modelle ausreichend Trainingsdaten benötigen, um ihr Potenzial auszuschöpfen, und dass größere Modelle, die mit begrenzten Daten trainiert wurden, oft ineffizient sind.
Arbeiten, die Inferenzkosten einbeziehen, erweitern diese Idee, indem sie zeigen, dass die Gesamtkosten eines Modells sowohl von der Trainings- als auch von der Inferenzzeit-Rechenleistung abhängen.
Diese Perspektive legt nahe, dass künftige Skalierungsbemühungen effiziente Konfigurationen betonen werden, die Modellgröße, Trainings-Tokens und das erwartete Inferenzvolumen gemeinsam optimieren. Sie betrachtet das Design großer Sprachmodelle als eine Aufgabe der Rechenzuweisung und nicht als Streben nach maximalem Parameterwachstum.
Ansichten, die wachsende Bedeutung von Effizienz und Dichte betonen
Eine weitere Sichtweise 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 Architekturverbesserungen, Datenqualität und Trainingsalgorithmen eine erhebliche Rolle bei Leistungssteigerungen spielen.
Technische Kommentare betonen auch die wachsende Bedeutung des Inferenzverhaltens und der Verbesserungen nach dem Training. Zusammengenommen deuten diese Erkenntnisse darauf hin, dass künftige Systeme auf effizientes Modelldesign und bessere Trainingsmethoden angewiesen sein werden statt auf eine unkontrollierte Ausweitung der Parameteranzahl. Der Schwerpunkt verschiebt sich von größeren Modellen hin zu leistungsfähigeren Modellen, die ihre Parameter effektiver nutzen.
Beschränkungen 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 die Inferenz in großem Maßstab erhebliche Betriebskosten verursacht.
Diese Faktoren setzen der Skalierung wirtschaftliche Grenzen, selbst wenn theoretische Skalierungsgesetze weitere Gewinne anzeigen. Mit wachsenden Modellen werden Energieverbrauch und Hardwareanforderungen zunehmend schwer zu bewältigen.
Beschränkungen der Datenverfügbarkeit
Eine weitere Beschränkung ist die Verfügbarkeit hochwertiger Daten. Herkömmliche 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 zunehmenden 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 Modellleistung.
Wirtschaftliche Beschränkungen und Beschränkungen des Rechenbudgets
Die praktische Skalierung wird sowohl durch technische Faktoren als auch durch finanzielle und organisatorische Überlegungen begrenzt. Forschung, die sich auf Leistungsvorhersagen konzentriert, zeigt, dass die Planung des Rechenbudgets entscheidend 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 Beschränkungen
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.
Als bevorzugte Quelle hinzufügenFAQs
LLM werden als neuronale Sprachmodelle trainiert, die das nächste Token in natürlicher Sprache vorhersagen. Der Begriff LLM-Skalierungsgesetze beschreibt empirische Regelmäßigkeiten, die Modellleistung mit Modellgröße, Trainingsdaten und Rechenressourcen verknüpfen. Diese Beziehungen werden in der akademischen Literatur als Potenzgesetz-Funktionen definiert. Sie implizieren, dass sich die Leistung von Sprachmodellen vorhersagbar verbessert, wenn Forscher den Modellparametern und der Trainingsdatengröße mehr Rechenressourcen zuweisen.
Die grundlegende Idee in der Literatur ist, dass der Modellverlust sinkt, wenn Modellen mehr Parameter, mehr Trainings-Tokens und mehr Rechenleistung gegeben werden. Diese Regeln haben geprägt, wie Forscher größere Modelle trainieren und den Kompromiss zwischen der Anzahl der Parameter und der Verfügbarkeit ausreichender Trainingsdaten bewerten. Sie unterstützen auch Entscheidungen darüber, wie ein Rechenbudget zwischen Modellarchitekturen und verfügbaren Trainingsdaten aufgeteilt wird.
Das Verständnis dieser Beziehungen ist wichtig, weil Unternehmen sich auf Skalierungsgesetze für Sprachmodelle stützen, um erreichbare Leistungssteigerungen durch die Skalierung von Modellparametern oder das Sammeln weiterer Trainingsdaten vorherzusagen. Sie helfen Teams auch zu erkennen, wann kleinere Modelle, die mit mehr Daten trainiert wurden, eine ähnliche Leistung bieten können wie untertrainierte größere Modelle.
Sie sollten prüfen, ob Anbieter die Modellparameter mit der Menge an Trainingsdaten in Einklang bringen und bei der Auswahl die Inferenzkosten berücksichtigen. Modelle, die mit rechenoptimaler Skalierung trainiert wurden, erreichen oft die Leistung größerer Modelle und senken gleichzeitig die Betriebskosten.
Teams können kleinere Modelle trainieren und Skalierungsgesetze anpassen, um vorherzusagen, wie größere Modelle abschneiden werden. Die Multi-Skilling-Skalierung zeigt, dass einige zugrunde liegende Fähigkeiten die Leistung über Benchmarks hinweg bestimmen, was hilft, unproduktive Trainingsläufe zu vermeiden und die Rechenzuweisung zu steuern.
Sie sollten Trends bei der Parametereffizienz verfolgen, um Modelle zu identifizieren, die mit weniger Parametern eine stärkere Leistung erbringen. Verbesserungen bei Architektur und Trainingsalgorithmen spielen eine große Rolle, daher sollte sich die Modellauswahl auf die Gesamtleistungssteigerungen konzentrieren statt allein auf die Parameteranzahl.
Diese Forschung zitieren
Wählen Sie das Format, das zu Ihrem Veröffentlichungsort passt. Wenn Sie die Link-Version in Ihr CMS einfügen, bleibt der Backlink erhalten.
@misc{ermut2026,
author = {Ermut, Sıla},
title = {{LLM-Skalierungsgesetze: Analyse von KI-Forschern}},
year = {2026},
month = jul,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/llm-scaling-laws}},
note = {AIMultiple. Abgerufen am 24. Juli 2026}
}Referenzlinks
Seien Sie der Erste, der kommentiert
Ihre E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Alle Felder sind erforderlich. Kommentare werden in ihrer Originalsprache belassen.