LLM Leis de Escalonamento: Análise de Pesquisadores de IA
Modelos de linguagem grandes preveem o próximo token com base em padrões aprendidos a partir de dados de texto. O termo LLM leis de escalonamento refere-se a regularidades empíricas que ligam o desempenho do modelo à quantidade de computação, dados de treinamento e parâmetros do modelo usados durante o treinamento.
Para entender como essas relações influenciam o design moderno de modelos na prática, revisamos descobertas de cinco artigos acadêmicos e insights de três grandes laboratórios e pesquisadores de IA.
Principais conclusões
Pesquisadores líderes convergem para as seguintes principais conclusões:
- O desempenho do modelo não depende apenas da contagem de parâmetros. A quantidade e a qualidade dos dados são igualmente críticas.
- Decisões de escalonamento devem ser baseadas nos requisitos da tarefa, em vez de assumir que modelos maiores são sempre melhores.
- Arquiteturas eficientes em parâmetros podem alcançar desempenho competitivo com custos de treinamento e inferência mais baixos.
- Em implantações do mundo real, os custos de inferência podem superar os custos de treinamento e devem ser considerados ao escolher o tamanho do modelo.
Evidências de pesquisas acadêmicas sobre leis de escalonamento
Artigo | Ano | O que está sendo escalonado | Objetivo de otimização | Descoberta principal | Implicação prática |
|---|---|---|---|---|---|
Leis de Escalonamento para Modelos de Linguagem Neural | 2020 | Parâmetros, tokens de treinamento, computação | Minimizar perda sob computação fixa | O desempenho ótimo segue escalonamento de lei de potência | Modelos maiores ajudam apenas com dados e computação suficientes |
Treinamento de Modelos de Linguagem Grandes Otimizados em Computação | 2022 | Parâmetros vs. tokens de treinamento | Minimizar perda sob computação de treinamento fixa | Muitos modelos grandes são subtreinados | Modelos menores treinados por mais tempo podem superar os maiores |
Além do Ótimo Chinchilla | 2025 | Parâmetros, computação de inferência | Minimizar custo total de vida útil (treinamento e inferência) | Uso intensivo de inferência favorece modelos menores | O contexto de implantação importa tanto quanto o treinamento |
Sloth | 2025 | Habilidades latentes vs. parâmetros e dados | Prever desempenho de benchmark | Desempenho impulsionado por poucas habilidades latentes | Permite previsão sem treinar modelos enormes |
Lei de Densificação de LLMs | 2025 | Parâmetros efetivos vs. reais | Medir eficiência de parâmetros ao longo do tempo | A eficiência de parâmetros continua melhorando | Ganhos vêm de melhores arquiteturas e treinamento, não apenas escala |
“Leis de Escalonamento para Modelos de Linguagem Neural”, Kaplan & McCandlish, 2020
Kaplan et al. introduziram as primeiras leis de escalonamento amplamente citadas para modelos de linguagem neural.
Em sua análise, o desempenho do modelo segue relações de lei de potência em relação a três variáveis principais: o número de parâmetros do modelo, o tamanho do conjunto de dados de treinamento (medido em tokens) e a computação total de treinamento.
Ao variar sistematicamente esses três fatores, os autores mostraram que aumentar qualquer um deles leva a reduções previsíveis na perda, desde que os outros sejam escalonados adequadamente.
Figura 1: A figura mostra como a perda de teste muda com o tamanho do modelo sob diferentes orçamentos de computação e contagens de etapas de treinamento, revelando o equilíbrio ideal entre tamanho do modelo, computação e duração do treinamento para o melhor desempenho.
Este trabalho estabeleceu a base para pesquisas posteriores sobre leis de escalonamento de modelos de linguagem. Também demonstrou que a forma e a profundidade do modelo têm um efeito menor do que a contagem total de parâmetros e os tokens de treinamento quando a computação é fixa. Essa percepção influenciou como pesquisadores posteriores projetaram algoritmos de treinamento para modelos de linguagem grandes.1
“Treinamento de Modelos de Linguagem Grandes Otimizados em Computação”, Hoffmann, Borgeaud & Mensch, 2022
Este artigo reavalia as leis anteriores para modelos de linguagem neural usando um grande conjunto de experimentos controlados. Ele modela a perda como uma função conjunta de parâmetros do modelo e tamanho dos dados de treinamento e descobre que muitos modelos grandes anteriores foram subtreinados para sua contagem de parâmetros. Quando pesquisadores treinam modelos maiores com dados de treinamento insuficientes, a qualidade resultante do modelo não se alinha com as previsões das leis de escalonamento tradicionais.
Os autores mostram que, para um orçamento de computação fixo, o desempenho ótimo é alcançado quando os modelos usam contagens de parâmetros e tokens de treinamento de ordens de magnitude semelhantes. Este resultado é amplamente conhecido como a lei de escalonamento Chinchilla. Ele afirma que o treinamento computacionalmente ótimo requer uma relação quase proporcional entre o número de parâmetros e o número de tokens de treinamento.
Esta abordagem produz modelos menores que têm melhor desempenho do que modelos maiores treinados em dados limitados. Também apoia a seleção eficiente de modelos, pois os pesquisadores podem ajustar leis de escalonamento a modelos menores e prever o desempenho de modelos de linguagem para configurações maiores antes do treinamento.
Figura 2: A figura sobrepõe previsões de vários métodos, todos indicando que os grandes modelos de hoje são grandes demais e deveriam ser menores e treinados por mais tempo.2
“Além do Ótimo Chinchilla: Contabilizando a Inferência nas Leis de Escalonamento de Modelos de Linguagem”, Sardana, Portes & Doubov, 2025
Sardana et al. estendem o framework Chinchilla incorporando custos de inferência ao escalonamento otimizado em computação.
Em vez de minimizar apenas a computação de treinamento, eles fixam um nível de desempenho alvo e otimizam o custo combinado de treinamento e inferência ao longo da vida útil do modelo.
Essa mudança leva a uma importante percepção prática: em configurações de alto uso, modelos menores treinados em mais dados podem frequentemente igualar o desempenho de modelos maiores enquanto incorrem em custos totais de computação mais baixos.
Figura 3: Os gráficos comparam as razões de custo total, contagem de parâmetros e tokens de treinamento entre modelos otimizados em custo do mundo real e modelos estilo Chinchilla.3
“Sloth: Leis de escalonamento para habilidades de LLM para prever desempenho multi-benchmark entre famílias”, Polo, Somerstep & Choshen, 2025
Sloth introduz uma nova abordagem para modelar leis de escalonamento para modelos de linguagem grandes ao mudar o foco da perda do modelo para o desempenho em nível de benchmark. Em vez de tratar tarefas separadamente, Sloth identifica um conjunto de habilidades latentes que capturam o desempenho de modelos de linguagem em diferentes benchmarks. Essas habilidades representam capacidades gerais como raciocínio ou recuperação de conhecimento.
O framework modela como cada habilidade escala com os parâmetros do modelo e os dados de treinamento. Sloth usa recursos simples, como os logaritmos dos tamanhos do modelo e do conjunto de dados, para descrever como essas habilidades mudam dentro de uma família de modelos. Uma vez ajustado, Sloth pode prever como modelos maiores na mesma família terão desempenho em muitos benchmarks sem treiná-los.
Ao usar as previsões do Sloth, as organizações podem decidir onde alocar recursos computacionais e evitar configurações de treinamento improváveis de alcançar o desempenho desejado. Isso apoia um planejamento mais racional de modelos de treinamento sob restrições do mundo real.4
“Lei de Densificação de LLMs”, Xiao, Cai & Zhao, 2025
O artigo examina quão eficientemente os modelos usam seus parâmetros. Ele introduz o conceito de densidade de capacidade, definida como a razão entre a contagem de parâmetros efetivos de um modelo e sua contagem de parâmetros real. A contagem de parâmetros efetivos é estimada ajustando leis de escalonamento a modelos existentes e perguntando quão grande um modelo de referência precisaria ser para igualar o desempenho atual.
Os autores observam que os melhores modelos em cada ponto no tempo mostram densidade de capacidade crescente. Isso significa que modelos mais novos alcançam um determinado desempenho com menos parâmetros do que modelos mais antigos. A tendência aparece aproximadamente exponencial ao longo do tempo.
Essa observação sugere que o progresso em modelos de linguagem grandes não é apenas sobre escalar o tamanho do modelo, mas também sobre melhorar a arquitetura do modelo, a qualidade dos dados de treinamento e os algoritmos de treinamento. O artigo argumenta que rastrear a eficiência de parâmetros é essencial para entender as direções futuras no processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina.
Figura 4: O gráfico mostra a densidade de capacidade estimada para LLMs base de código aberto em cinco benchmarks de raciocínio e codificação, com o tamanho do círculo indicando a contagem de parâmetros do modelo e uma linha de tendência sugerindo uma “lei de densificação” na qual a densidade de capacidade de pico aumenta exponencialmente ao longo do tempo.5
Opiniões sobre leis de escalonamento de LLM de grandes laboratórios e pesquisadores de IA
Além das leis de escalonamento acadêmicas, pesquisadores e profissionais da indústria enfatizam como esses princípios se traduzem no desenvolvimento e implantação de modelos do mundo real.
As seguintes perspectivas ilustram como diferentes partes interessadas, de provedores de hardware a pesquisadores aplicados, interpretam e aplicam leis de escalonamento na prática.
NVIDIA, 2025
De uma perspectiva de infraestrutura, a NVIDIA apresenta leis de escalonamento como ferramentas práticas para projetar e treinar modelos de linguagem grandes. Ela destaca três eixos principais de escalonamento:
- Tamanho do modelo.
- Tamanho do conjunto de dados.
- Recursos de computação.
De acordo com a NVIDIA, escalar qualquer um desses fatores no regime correto resulta em melhorias previsíveis na qualidade do modelo.
O artigo também enfatiza a importância da computação no tempo de teste. Sistemas modernos gastam mais tempo em inferência usando técnicas como sequências de raciocínio estendidas. Isso adiciona uma nova dimensão às leis de escalonamento, estendendo-se além do foco original em tokens de treinamento e parâmetros do modelo.
A NVIDIA usa essas ideias para explicar por que a demanda por recursos de computação continua a crescer, mesmo à medida que os modelos se tornam mais eficientes em parâmetros. Ela sugere que tanto o treinamento quanto a inferência continuarão sendo impulsionadores significativos do uso de computação em futuros sistemas de processamento de linguagem natural.6
Cameron Wolfe, pesquisador de LLM na Netflix, 2025
De um ponto de vista de praticante, Cameron Wolfe explica como as relações de lei de potência originais da literatura acadêmica se aplicam aos modelos atuais e como os praticantes podem usar essas curvas para estimar o desempenho alcançável do modelo antes de treinar modelos maiores.
Wolfe discute os papéis da forma e arquitetura do modelo no escalonamento e observa que, embora as leis de escalonamento tradicionais se concentrem na contagem de parâmetros, sistemas práticos também devem considerar a qualidade dos dados e os algoritmos de treinamento. A peça destaca preocupações sobre a disponibilidade de dados de alta qualidade e como essas restrições podem afetar o treinamento de futuros modelos maiores.
A discussão apresenta leis de escalonamento como orientação para avaliar modelos existentes e para estimar como o desempenho do modelo pode mudar quando os dados de treinamento são expandidos ou quando os parâmetros do modelo são ajustados.7
Laboratório de IA MIT-IBM Watson, 2025
Tendo uma visão mais metodológica, os pesquisadores do Laboratório de IA MIT-IBM Watson analisam leis de escalonamento em várias arquiteturas e conjuntos de dados.
Os pesquisadores compilam um amplo meta-conjunto de dados que inclui 485 modelos pré-treinados, metadados detalhados de treinamento e mais de 1 milhão de medições de desempenho. Este conjunto de dados é usado para testar mais de 1.000 leis de escalonamento candidatas e identificar padrões que se generalizam entre diferentes famílias de modelos.
O estudo descreve etapas claras para ajustar leis de escalonamento sob restrições de computação. Ele recomenda definir um orçamento de computação e desempenho alvo, depois treinar uma pequena coleção de modelos em tamanhos diferentes em vez de focar nos maiores modelos. Checkpoints intermediários são destacados como fontes valiosas de informação, enquanto dados de treinamento muito iniciais são desencorajados devido ao ruído.
Os autores mostram que, quando essas diretrizes são seguidas, as previsões podem se aproximar do limite inferior definido pela variabilidade de sementes aleatórias. Mesmo quando as previsões são menos precisas, as leis de escalonamento permanecem úteis para comparar escolhas de treinamento e identificar configurações promissoras.
O trabalho observa que o desempenho varia significativamente entre famílias de modelos, o que reforça a importância de usar configurações de treinamento diversificadas ao ajustar leis de escalonamento.8
O que os principais pesquisadores dizem sobre o futuro do escalonamento?
Visões que apoiam a validade contínua das leis de escalonamento
Através do cenário de pesquisa, há evidências consistentes de que as leis de escalonamento se mantêm dentro dos regimes testados. O trabalho fundamental mostra relações claras de lei de potência entre parâmetros do modelo, tamanho dos dados de treinamento e computação de treinamento quando os modelos são treinados em configurações equilibradas.
Estudos posteriores refinam esse quadro ao demonstrar que o treinamento otimizado em computação requer alinhar o tamanho do modelo com o volume de tokens de treinamento, e que esse alinhamento melhora o desempenho do modelo em relação às abordagens anteriores.
Trabalhos adicionais sobre avaliação de multitarefa mostram que o desempenho de benchmark também escala de forma previsível quando expresso em termos de um conjunto menor de habilidades latentes. Isso reforça a visão de que as leis de escalonamento de modelos de linguagem permanecem ferramentas confiáveis para prever o desempenho do modelo quando o tamanho do conjunto de dados e os recursos de computação são alocados adequadamente.
Visões que enfatizam a alocação eficiente de computação
Uma segunda linha de pesquisa argumenta que o progresso depende cada vez mais de como a computação é distribuída, em vez de expandir apenas a contagem de parâmetros. Análises de treinamento otimizado em computação mostram que os modelos exigem dados de treinamento suficientes para atingir seu potencial e que modelos maiores treinados em dados limitados são frequentemente ineficientes.
Trabalho que incorpora custos de inferência estende essa ideia ao mostrar que o custo total de um modelo depende tanto da computação de treinamento quanto da computação de tempo de inferência.
Essa perspectiva sugere que os esforços futuros de escalonamento enfatizarão configurações eficientes que otimizam conjuntamente o tamanho do modelo, tokens de treinamento e volume de inferência esperado. Ela enquadra o design de modelos de linguagem grandes como um exercício de alocação de computação, em vez de uma busca pelo crescimento máximo de parâmetros.
Visões que enfatizam a crescente importância da eficiência e densidade
Outro ponto de vista foca na eficiência de parâmetros e no uso eficaz de recursos computacionais. Pesquisas que rastreiam a densidade de parâmetros mostram que modelos mais novos alcançam desempenho mais forte com menos parâmetros do que modelos anteriores. Isso indica que melhorias arquitetônicas, qualidade dos dados e algoritmos de treinamento desempenham um papel significativo nos ganhos de desempenho.
Comentários técnicos também destacam a crescente importância do comportamento de inferência e melhorias pós-treinamento. Quando combinados, esses achados sugerem que sistemas futuros dependerão de design eficiente de modelos e melhores métodos de treinamento, em vez de expansão descontrolada da contagem de parâmetros. O foco muda de modelos maiores para modelos mais capazes que usam seus parâmetros de forma mais eficaz.
Adicionar como fonte preferencialRestrições ao futuro escalonamento de LLM
Limites de computação e energia
Um tema recorrente na literatura é a alta demanda de computação necessária para treinar e implantar modelos de linguagem grandes. Treinar modelos grandes consome recursos de computação significativos, enquanto a inferência em escala incorre em custos operacionais substanciais.
Esses fatores impõem limites econômicos ao escalonamento, mesmo quando as leis de escalonamento teóricas indicam ganhos adicionais. À medida que os modelos crescem, o consumo de energia e os requisitos de hardware tornam-se cada vez mais difíceis de gerenciar.
Restrições de disponibilidade de dados
Outra restrição é a disponibilidade de dados de alta qualidade. Formulações tradicionais de leis de escalonamento assumem acesso a dados de treinamento abundantes, mas essa suposição não é mais confiável.
Várias análises apontam para o fornecimento limitado de texto de alta qualidade e a necessidade crescente de dados curados ou dados sintéticos. À medida que o tamanho dos dados de treinamento se torna um fator limitante, a qualidade dos dados torna-se tão crucial quanto a contagem de parâmetros para determinar o desempenho do modelo.
Restrições econômicas e de orçamento de computação
O escalonamento prático é limitado não apenas por fatores técnicos, mas também por considerações financeiras e organizacionais. Pesquisas que se concentram na previsão de desempenho mostram que o planejamento de orçamento de computação é essencial para determinar quais execuções de treinamento são viáveis.
Comentários sobre práticas da indústria destacam o aumento do custo da computação e a necessidade de as organizações alocarem seus recursos cuidadosamente. Esses fatores limitam o quanto o escalonamento pode ser impulsionado em ambientes do mundo real.
Restrições algorítmicas e arquitetônicas
Pesquisas sobre leis de escalonamento enfatizam que melhorias previsíveis ocorrem apenas quando os modelos são treinados em regimes equilibrados. Trabalho que analisa a eficiência de parâmetros demonstra que avanços arquitetônicos podem alterar a relação entre o tamanho do modelo e o desempenho.
Comentários adicionais mostram que os algoritmos de treinamento influenciam a eficácia com que as leis de escalonamento se aplicam. Esses insights implicam que o escalonamento simples de parâmetros não pode continuar indefinidamente e que o progresso dependerá cada vez mais de novos métodos de treinamento e arquiteturas de modelos.
Perguntas frequentes
Modelos de linguagem grandes são treinados como modelos de linguagem neural que preveem o próximo token em linguagem natural. O termo LLM leis de escalonamento descreve regularidades empíricas que ligam o desempenho do modelo ao tamanho do modelo, dados de treinamento e recursos de computação. Essas relações são definidas como funções de lei de potência na literatura acadêmica. Elas implicam que o desempenho do modelo de linguagem melhora de forma previsível quando os pesquisadores alocam mais recursos computacionais para parâmetros do modelo e tamanho dos dados de treinamento.
A ideia fundamental na literatura é que a perda do modelo diminui quando os modelos recebem mais parâmetros, mais tokens de treinamento e mais computação. Essas regras moldaram como os pesquisadores treinam modelos maiores e avaliam o trade-off entre o número de parâmetros e a disponibilidade de dados de treinamento suficientes. Eles também apoiam decisões sobre como alocar um orçamento de computação entre arquiteturas de modelo e treinamento dados disponíveis.
Entender essas relações é essencial porque as organizações dependem das leis de escalonamento de modelos de linguagem para prever ganhos de desempenho alcançáveis ao escalar parâmetros do modelo ou coletar mais dados de treinamento. Eles também ajudam as equipes a identificar quando modelos menores treinados em mais dados podem oferecer desempenho semelhante ao de modelos maiores que são subtreinados.
Eles devem verificar se os fornecedores alinham os parâmetros do modelo com a quantidade de dados de treinamento e considerar o custo de inferência durante a seleção. Modelos treinados com escalonamento otimizado em computação frequentemente igualam o desempenho de modelos maiores enquanto reduzem custos operacionais.
As equipes podem treinar modelos menores e ajustar leis de escalonamento para prever como modelos maiores terão desempenho. O escalonamento multi-habilidade mostra que algumas habilidades subjacentes impulsionam o desempenho em benchmarks, ajudando a evitar execuções de treinamento improdutivas e orientando a alocação de computação.
Eles devem rastrear tendências de eficiência de parâmetros para identificar modelos que oferecem desempenho mais forte com menos parâmetros. Melhorias na arquitetura e algoritmos de treinamento desempenham um papel importante, então a seleção de modelos deve focar nos ganhos gerais de desempenho, em vez de apenas na contagem de parâmetros.
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