LLM Skalierungsgesetze: Analyse von KI-Forschern
Large language models sagen das nächste Token basierend auf Mustern voraus, die aus Textdaten gelernt wurden. Der Begriff LLM scaling laws bezieht sich auf empirische Regularitäten, die die Modellleistung mit der Menge an Rechenleistung, Trainingsdaten und Modellparametern verknüpfen, die während des Trainings verwendet werden.
Um zu verstehen, wie diese Beziehungen die moderne Modellgestaltung in der Praxis beeinflussen, haben wir Erkenntnisse aus fünf wissenschaftlichen Papern und Einblicke von drei großen KI-Labors und Forschern überprüft.
Wichtige Erkenntnisse
Führende Forscher kommen zu folgenden wichtigen Erkenntnissen:
- Die Modellleistung hängt nicht allein von der Parameteranzahl ab. Datenmenge und -qualität sind ebenso kritisch.
- Skalierungsentscheidungen sollten auf den Aufgabenanforderungen basieren, anstatt anzunehmen, dass größere Modelle immer besser sind.
- Parameter-effiziente Architekturen können bei niedrigeren Trainings- und Inferenzkosten wettbewerbsfähige Leistungen erzielen.
- Bei realen Bereitstellungen können die Inferenzkosten die Trainingskosten übersteigen und sollten bei der Wahl der Modellgröße berücksichtigt werden.
Evidenz aus der akademischen Skalierungsgesetz-Forschung
Paper | Jahr | Was wird skaliert | Optimierungsziel | Wichtigste Erkenntnis | Praktische Implikation |
|---|---|---|---|---|---|
Scaling Laws for Neural Language Models | 2020 | Parameter, Trainings-Token, Rechenleistung | Verlust unter fester Rechenleistung minimieren | Optimale Leistung folgt einer Potenzgesetz-Skalierung | Größere Modelle helfen nur bei ausreichenden Daten und Rechenleistung |
Training Compute-Optimal Large Language Models | 2022 | Parameter vs. Trainings-Token | Verlust unter fester Trainings-Rechenleistung minimieren | Viele große Modelle sind untertrainiert | Kleinere Modelle, die länger trainiert werden, können größere übertreffen |
Beyond Chinchilla-Optimal | 2025 | Parameter, Inferenz-Rechenleistung | Gesamtlebenszykluskosten (Training und Inferenz) minimieren | Inferenz-lastige Nutzung begünstigt kleinere Modelle | Der Bereitstellungs-Kontext ist ebenso wichtig wie das Training |
Sloth | 2025 | Latente Fähigkeiten vs. Parameter und Daten | Benchmark-Leistung vorhersagen | Leistung wird von wenigen latenten Fähigkeiten getrieben | Ermöglicht Vorhersagen ohne Training riesiger Modelle |
Densing Law of LLMs | 2025 | Effektive vs. tatsächliche Parameter | Parameter-Effizienz über die Zeit messen | Parameter-Effizienz verbessert sich ständig | Gewinne stammen aus besseren Architekturen und Trainings, nicht nur aus Skalierung |
„Scaling Laws for Neural Language Models", Kaplan & McCandlish, 2020
Kaplan et al. stellten die ersten weit verbreitet zitierten Skalierungsgesetze für neuronale Sprachmodelle vor.
In ihrer Analyse folgt die Modellleistung Potenzgesetz-Beziehungen in Bezug auf drei Schlüsselvariablen: die Anzahl der ModellParameter, die Größe des Trainingsdatensatzes (gemessen in Token) und die gesamte Trainings-Rechenleistung.
Durch systematisches Variieren dieser drei Faktoren zeigten die Autoren, dass die Erhöhung eines jeden von ihnen zu vorhersehbaren Verlustreduktionen führt, sofern die anderen angemessen skaliert werden.
Abbildung 1: Die Abbildung zeigt, wie sich der Testverlust mit der Modellgröße unter verschiedenen Rechenbudgets und Trainings-Schrittzahlen ändert und offenbart das optimale Gleichgewicht zwischen Modellgröße, Rechenleistung und Trainingsdauer für die beste Leistung.
Diese Arbeit legte die Grundlage für spätere Forschungen zu den Skalierungsgesetzen von Sprachmodellen. Sie zeigte auch, dass Modellform und -tiefe einen geringeren Einfluss haben als die Gesamtzahl der Parameter und Trainings-Token, wenn die Rechenleistung festgelegt ist. Diese Erkenntnis beeinflusste, wie spätere Forscher Trainingsalgorithmen für Large Language Models entwickelten.1
„Training Compute-Optimal Large Language Models", Hoffmann, Borgeaud & Mensch, 2022
Dieses Papier bewertet die früheren Gesetze für neuronale Sprachmodelle unter Verwendung einer großen Reihe kontrollierter Experimente neu. Es modelliert den Verlust als gemeinsame Funktion von Modellparametern und 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 traditioneller Skalierungsgesetze überein.
Die Autoren zeigen, dass bei einem festen Rechenbudget die optimale Leistung erreicht wird, wenn Modelle Parameter- und Trainings-Token-Anzahlen ähnlicher Größenordnungen verwenden. Dieses Ergebnis ist weithin als Chinchilla-Skalierungsgesetz bekannt. Es besagt, dass eine optimale Berechnung des Trainings eine nahezu proportionale Beziehung zwischen der Anzahl der Parameter und der Anzahl der Trainings-Token erfordert.
Dieser Ansatz erzeugt kleinere Modelle, die besser abschneiden als größere Modelle, die mit begrenzten Daten trainiert wurden. Es 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 2: Die Abbildung überlagert Vorhersagen mehrerer Methoden, die alle darauf hinweisen, dass heutige große Modelle übergroß sind und stattdessen kleiner und länger trainiert werden sollten.2
„Beyond Chinchilla-Optimal: Accounting for Inference in Language Model Scaling Laws", Sardana, Portes & Doubov, 2025
Sardana et al. erweitern das Chinchilla-Rahmenwerk, indem sie Inferenzkosten in die rechenoptimierte Skalierung einbeziehen.
Anstatt nur die Trainings-Rechenleistung zu minimieren, fixieren sie ein Ziel-Leistungsniveau und optimieren die kombinierten Kosten von Training und Inferenz über die Lebensdauer des Modells.
Diese Verschiebung führt zu einer wichtigen praktischen Erkenntnis: In hochfrequentierten Umgebungen können kleinere Modelle, die mit mehr Daten trainiert wurden, oft die Leistung größerer Modelle erreichen, während sie geringere Gesamtrechenkosten verursachen.
Abbildung 3: Die Diagramme vergleichen die Verhältnisse von Gesamtkosten, Parameteranzahl und Trainings-Token zwischen realen kosteneffizienten Modellen und Chinchilla-artigen Modellen.3
„Sloth: Scaling laws for LLM skills to predict multi-benchmark performance across families", Polo, Somerstep & Choshen, 2025
Sloth führt einen neuen Ansatz zur Modellierung von Skalierungsgesetzen für Large Language Models ein, indem der Fokus von Modellverlust auf Benchmark-Leistung verlagert wird. Anstatt Aufgaben separat zu behandeln, identifiziert Sloth eine Reihe latenter Fähigkeiten, die die Leistung von Sprachmodellen über verschiedene Benchmarks hinweg erfassen. Diese Fähigkeiten repräsentieren allgemeine Kompetenzen wie Schlussfolgerungen oder Wissensabruf.
Das Rahmenwerk modelliert, wie sich jede Fähigkeit mit den Modellparametern 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 ändern. Einmal angepasst, kann Sloth vorhersagen, wie größere Modelle derselben Familie auf vielen Benchmarks abschneiden werden, ohne sie zu trainieren.
Mithilfe von Sloths Vorhersagen können Organisationen entscheiden, wo sie Rechenressourcen zuweisen und Trainingskonfigurationen vermeiden, die wahrscheinlich nicht die gewünschte Leistung erreichen. Dies unterstützt eine rationalere Planung des Trainings von Modellen unter realen Einschränkungen.4
„Densing law of LLMs", Xiao, Cai & Zhao, 2025
Das Papier 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. Dies bedeutet, dass neuere Modelle eine bestimmte Leistung mit weniger Parametern erreichen als ältere Modelle. Der Trend erscheint über die Zeit annähernd exponentiell.
Diese Beobachtung legt nahe, dass der Fortschritt bei Large Language Models nicht nur auf der Skalierung der Modellgröße beruht, sondern auch auf der Verbesserung der Modellarchitektur, der Qualität der Trainingsdaten und der Trainingsalgorithmen. Das Papier argumentiert, dass die Verfolgung der Parameter-Effizienz für das Verständnis zukünftiger Richtungen in der Verarbeitung natürlicher Sprache und des maschinellen Lernens unerlässlich ist.
Abbildung 4: Das Diagramm zeigt die geschätzte Fähigkeitsdichte für Open-Source-Basis-LLMs über fünf Schlussfolgerungs- und Codierungs-Benchmarks, wobei die Kreisgröße die Parameteranzahl des Modells angibt und eine Trendlinie ein „Densing-Gesetz" andeutet, bei dem die Spitzen-Fähigkeitsdichte über die Zeit exponentiell ansteigt.5
LLM Skalierungsgesetze Meinungen von großen KI-Labors und Forschern
Neben akademischen Skalierungsgesetzen betonen Industrieforscher und Praktiker, wie diese Prinzipien in die reale Modellentwicklung und -bereitstellung übersetzt werden.
Die folgenden Perspektiven veranschaulichen, wie verschiedene Interessengruppen, von Hardware-Anbietern bis hin zu angewandten Forschern, Skalierungsgesetze in der Praxis interpretieren und anwenden.
NVIDIA, 2025
Aus Infrastruktursicht präsentiert NVIDIA Skalierungsgesetze als praktische Werkzeuge für das Design und Training von Large Language Models. Es hebt drei primäre Skalierungsachsen hervor:
- Modellgröße.
- Datensatzgröße.
- Rechenressourcen.
Laut NVIDIA führt das Skalieren eines dieser Faktoren im richtigen Regime zu vorhersehbaren Verbesserungen der Modellqualität.
Der Artikel betont auch die Bedeutung der Rechenleistung zur Testzeit. Moderne Systeme verbringen mehr Zeit mit Inferenz unter Verwendung von Techniken wie erweiterten Schlussfolgerungssequenzen. Dies fügt Skalierungsgesetzen eine neue Dimension hinzu, die über den ursprünglichen Fokus auf Trainings-Token und Modellparameter hinausgeht.
NVIDIA nutzt diese Ideen, um zu erklären, warum die Nachfrage nach Rechenressourcen weiter wächst, selbst wenn Modelle parameter-effizienter werden. Es legt nahe, dass sowohl Training als auch Inferenz weiterhin bedeutende Treiber der Rechenleistung in zukünftigen Systemen zur Verarbeitung natürlicher Sprache bleiben werden.6
Cameron Wolfe, LLM Forscher bei Netflix, 2025
Aus der Sicht eines Praktikers erklärt Cameron Wolfe, wie die ursprünglichen Potenzgesetz-Beziehungen aus 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 diskutiert die Rollen von Modellform und -architektur bei der Skalierung und stellt fest, dass, obwohl sich traditionelle Skalierungsgesetze auf die Parameteranzahl konzentrieren, praktische Systeme auch Datenqualität und Trainingsalgorithmen berücksichtigen müssen. Der Beitrag hebt Bedenken hinsichtlich der Verfügbarkeit hochwertiger Daten hervor und wie diese Einschränkungen das Training zukünftiger größerer Modelle beeinflussen können.
Die Diskussion stellt Skalierungsgesetze als Leitfaden zur Bewertung bestehender Modelle und zur Abschätzung dar, wie sich die Modellleistung ändern kann, wenn Trainingsdaten erweitert oder Modellparameter angepasst werden.7
MIT-IBM Watson AI Lab, 2025
Aus einer eher methodischen Sicht analysieren die Forscher des MIT-IBM Watson AI Lab Skalierungsgesetze über mehrere Architekturen und Datensätze hinweg.
Die Forscher stellen einen breiten Meta-Datensatz zusammen, der 485 vortrainierte Modelle, detaillierte Trainings-Metadaten und mehr als 1 Million Leistungsmessungen umfasst. Dieser Datensatz wird verwendet, um über 1.000 Kandidaten-Skalierungsgesetze zu testen und Muster zu identifizieren, die sich über verschiedene Modellfamilien hinweg verallgemeinern lassen.
Die Studie skizziert klare Schritte zum Anpassen von Skalierungsgesetzen unter Rechenbeschränkungen. Sie empfiehlt, ein Rechenbudget und ein Ziel-Leistungsniveau zu definieren und dann eine kleine Sammlung von Modellen in verschiedenen Größen zu trainieren, anstatt sich auf die größten Modelle zu konzentrieren. Zwischen-Checkpoints werden als wertvolle Informationsquellen hervorgehoben, während sehr frühe Trainingsdaten aufgrund von Rauschen nicht empfohlen werden.
Die Autoren zeigen, dass bei Befolgung dieser Richtlinien Vorhersagen die untere Grenze erreichen können, die durch Zufalls-Samen-Variabilität gesetzt wird. 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 der Verwendung vielfältiger Trainings-Einstellungen beim Anpassen von Skalierungsgesetzen unterstreicht.8
Was sagen führende Forscher über die Zukunft der Skalierung?
Ansichten, die die anhaltende Gültigkeit von Skalierungsgesetzen unterstützen
Über die Forschungslandschaft hinweg gibt es konsistente Beweise dafür, dass Skalierungsgesetze innerhalb der getesteten Regime gelten. Fundamentale 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 rechenoptimiertes Training eine Ausrichtung der Modellgröße mit dem Volumen der Trainings-Token erfordert und dass diese Ausrichtung die Modellleistung im Vergleich zu früheren Ansätzen verbessert.
Zusätzliche Arbeiten zur Multitask-Evaluierung zeigen, dass die Benchmark-Leistung auch vorhersehbar skaliert, wenn sie in Bezug auf eine kleinere Menge latenter Fähigkeiten ausgedrückt wird. Dies untermauert 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 Fortschritt zunehmend davon abhängt, wie Rechenleistung verteilt wird, anstatt nur die Parameteranzahl zu erweitern. Analysen des rechenoptimierten Trainings zeigen, dass Modelle ausreichende Trainingsdaten benötigen, um ihr Potenzial zu erreichen, und dass größere Modelle, die mit begrenzten Daten trainiert werden, oft ineffizient sind.
Arbeiten, die Inferenzkosten einbeziehen, erweitern diese Idee, indem sie zeigen, dass die Gesamtkosten eines Modells sowohl von der Trainings-Rechenleistung als auch von der Inferenzzeit-Rechenleistung abhängen.
Diese Perspektive legt nahe, dass zukünftige Skalierungsbemühungen effiziente Konfigurationen betonen werden, die Modellgröße, Trainings-Token und erwartetes Inferenzvolumen gemeinsam optimieren. Sie stellt das Design von Large Language Models als Übung in der Rechenzuweisung dar, nicht als Streben nach maximalem Parameterwachstum.
Ansichten, die die wachsende Bedeutung von Effizienz und Dichte betonen
Eine andere Sichtweise konzentriert sich auf die Parameter-Effizienz und die effektive Nutzung von Rechenressourcen. Forschungen, die die Parameterdichte verfolgen, zeigen, 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 Leistungsgewinnen spielen.
Technische Kommentare heben auch die wachsende Bedeutung von Inferenzverhalten und Verbesserungen nach dem Training hervor. Wenn kombiniert, deuten diese Erkenntnisse darauf hin, dass zukünftige Systeme auf effizientes Modelldesign und bessere Trainingsmethoden anstatt auf unkontrollierte Expansion der Parameteranzahl setzen werden. Der Fokus verschiebt sich von größeren Modellen zu leistungsfähigeren Modellen, die ihre Parameter effektiver nutzen.
Als bevorzugte Quelle hinzufügenEinschränkungen für zukünftiges LLM Scaling
Rechen- und Energielimits
Ein wiederkehrendes Thema in der Literatur ist die hohe Rechenleistung, die zum Trainieren und Bereitstellen von Large Language Models erforderlich ist. Das Training großer Modelle verbraucht erhebliche Rechenressourcen, während die Inferenz im großen Maßstab erhebliche Betriebskosten verursacht.
Diese Faktoren setzen wirtschaftliche Grenzen für die Skalierung, selbst wenn theoretische Skalierungsgesetze weitere Gewinne anzeigen. Wenn Modelle wachsen, werden Energieverbrauch und Hardwareanforderungen zunehmend schwierig zu handhaben.
Einschränkungen der Datenverfügbarkeit
Eine weitere Einschränkung ist die Verfügbarkeit hochwertiger Daten. Traditionelle Formulierungen von Skalierungsgesetzen gehen von einem Zugang zu reichlich Trainingsdaten aus, aber diese Annahme ist nicht mehr zuverlässig.
Mehrere Analysen weisen auf das begrenzte Angebot an hochwertigen Texten und die zunehmende Notwendigkeit für kuratierte oder synthetische Daten hin. Wenn die Größe der Trainingsdaten zu einem limitierenden Faktor wird, wird die Datenqualität ebenso entscheidend wie die Parameteranzahl für die Bestimmung der Modellleistung.
Wirtschaftliche und Rechenbudget-Einschränkungen
Praktische Skalierung wird nicht nur durch technische Faktoren, sondern auch durch finanzielle und organisatorische Überlegungen begrenzt. Forschungen, die sich auf Leistungsvorhersagen konzentrieren, zeigen, dass die Planung des Rechenbudgets entscheidend ist, um festzustellen, welche Trainingsläufe machbar sind.
Kommentare zu Branchenpraktiken heben die steigenden Kosten für Rechenleistung und die Notwendigkeit hervor, dass Organisationen ihre Ressourcen sorgfältig zuweisen müssen. Diese Faktoren begrenzen, wie weit die Skalierung in realen Umgebungen vorangetrieben werden kann.
Algorithmische und architektonische Einschränkungen
Forschungen zu Skalierungsgesetzen betonen, dass vorhersehbare Verbesserungen nur auftreten, wenn Modelle in ausgewogenen Regimen trainiert werden. Arbeiten, die die Parameter-Effizienz analysieren, zeigen, dass architektonische Fortschritte die Beziehung zwischen Modellgröße und Leistung verschieben können.
Zusätzliche Kommentare zeigen, dass Trainingsalgorithmen beeinflussen, wie effektiv Skalierungsgesetze angewendet werden. Diese Erkenntnisse implizieren, dass eine einfache Parameterskalierung nicht unbegrenzt fortgesetzt werden kann und dass Fortschritt zunehmend von neuen Trainingsmethoden und Modellarchitekturen abhängen wird.
FAQs
Large Language Models werden als neuronale Sprachmodelle trainiert, die das nächste Token in natürlicher Sprache vorhersagen. Der Begriff LLM scaling laws beschreibt empirische Regularitäten, die die Modellleistung mit der Modellgröße, den Trainingsdaten und den Rechenressourcen verknüpfen. Diese Beziehungen werden in der akademischen Literatur als Potenzgesetz-Funktionen definiert. Sie implizieren, dass sich die Leistung von Sprachmodellen vorhersehbar verbessert, wenn Forscher mehr Rechenressourcen für Modellparameter und die Größe der Trainingsdaten zuweisen.
Die grundlegende Idee in der Literatur ist, dass der Modellverlust abnimmt, wenn Modelle mehr Parameter, mehr Trainings-Token und mehr Rechenleistung erhalten. 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 werden soll.
Das Verständnis dieser Beziehungen ist unerlässlich, da Organisationen sich auf Skalierungsgesetze für Sprachmodelle verlassen, um erreichbare Leistungsgewinne durch Skalierung der Modellparameter oder das Sammeln weiterer Trainingsdaten vorherzusagen. Sie helfen Teams auch dabei, zu identifizieren, wann kleinere Modelle, die mit mehr Daten trainiert wurden, eine ähnliche Leistung bieten können wie größere Modelle, die untertrainiert sind.
Sie sollten prüfen, ob Anbieter Modellparameter mit der Menge der Trainingsdaten abstimmen und die Inferenzkosten bei der Auswahl berücksichtigen. Modelle, die mit rechenoptimierter Skalierung trainiert wurden, entsprechen oft der Leistung größerer Modelle, während sie die Betriebskosten senken.
Teams können kleinere Modelle trainieren und Skalierungsgesetze anpassen, um vorherzusagen, wie größere Modelle abschneiden werden. Multi-Skill-Skalierung zeigt, dass einige zugrundeliegende Fähigkeiten die Leistung über Benchmarks hinweg antreiben, was hilft, unproduktive Trainingsläufe zu vermeiden und die Rechenzuweisung zu leiten.
Sie sollten Trends der Parameter-Effizienz verfolgen, um Modelle zu identifizieren, die mit weniger Parametern eine stärkere Leistung erzielen. Verbesserungen in Architektur und Trainingsalgorithmen spielen eine große Rolle, daher sollte die Modellauswahl sich auf allgemeine Leistungsgewinne konzentrieren und nicht nur auf die Parameteranzahl.
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