กฎการปรับมาตราประสาท

thumb|สมรรถภาพของปัญญาประดิษฐ์สำหรับแบบจำลองต่าง ๆ ในช่วงปี 1998 ถึง 2024
ในการเรียนรู้ของเครื่อง **กฎการปรับมาตราประสาท** (neural scaling law) คือกฎการปรับมาตราสำหรับพารามิเตอร์ของโครงข่ายประสาทเทียม

## ภาพรวม
โดยทั่วไป สมบัติของแบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียม จะวัดด้วยตัวบ่งชี้ 4 ตัว ได้แก่ ขนาดแบบจำลอง, ขนาดชุดข้อมูลฝึก, ทรัพยากรในการฝึก และ สมรรถภาพหลังการฝึก ค่าทั้งสี่สามารถกำหนดได้อย่างแน่นอนด้วยจำนวนจริง และเป็นที่ทราบกันดีว่าเชิงประจักษ์เป็นไปตามกฎทางสถิติง่าย โดยทั่วไปแล้วพารามิเตอร์เหล่านี้จะเขียนแทนด้วย N, D, C, L (จำนวนพารามิเตอร์, ขนาดของชุดข้อมูล, ทรัพยากรการคำนวณ, ค่าการสูญเสีย)

### ขนาดแบบจำลอง
ในกรณีส่วนใหญ่ ขนาดของแบบจำลองหมายถึงจำนวนพารามิเตอร์ เพราะแบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียมส่วนใหญ่ (เช่นทรานส์ฟอร์เมอร์) จะใช้พารามิเตอร์ทั้งหมดสำหรับการอนุมานเสมอ

อย่างไรก็ตาม ในกรณีแบบจำลองแบบมากเลขศูนย์เช่น Mixture-of-Expert อาจไม่เป็นเช่นนั้นเสมอไป เนื่องจากการอนุมานแบบจำลองแบบมากเลขศูนย์ จะใช้เพียงส่วนหนึ่งของพารามิเตอร์ทั้งหมดเท่านั้น

### ขนาดชุดข้อมูลฝึก
โดยทั่วไปขนาดของชุดข้อมูลการฝึกอบรมจะวัดตามจำนวนจุดข้อมูลที่มีอยู่ เป็นการดีที่จะใช้ชุดข้อมูลการฝึกที่ใหญ่กว่า เนื่องจากการฝึกแบบจำลองต้องใช้แหล่งข้อมูลที่หลากหลายและหลากหลาย จำนวนชุดข้อมูลช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการวางนัยทั่วไปเมื่อใช้แบบจำลองกับข้อมูลที่ไม่รู้จัก อย่างไรก็ตาม การเพิ่มขนาดของชุดข้อมูลการฝึกยังหมายถึงการเพิ่มทรัพยากรในการคำนวณและเวลาที่ต้องใช้ในการฝึกแบบจำลองอีกด้วย

วิธี "ฝึกล่วงหน้าและปรับละเอียด" ที่ใช้กับ แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ส่วนใหญ่ ใช้ชุดข้อมูลการฝึก 2 ประเภท เรียกว่าชุดข้อมูลก่อนการฝึก และชุดข้อมูลปรับละเอียด ขนาดของข้อมูลเหล่านี้มีผลกระทบต่อประสิทธิภาพของแบบจำลองที่แตกต่างกัน โดยทั่วไปแล้ว การปรับละเอียดจะใช้ชุดข้อมูลที่มีขนาดใหญ่กว่าชุดก่อนการฝึกน้อยกว่า 1%

ข้อมูลคุณภาพสูงจำนวนเล็กน้อยก็เพียงพอสำหรับการปรับละเอียด อย่างไรก็ตาม บางครั้งการใช้ข้อมูลมากขึ้นก็อาจไม่ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพ

### ทรัพยากรการฝึก
โดยทั่วไปทรัพยากรที่ใช้ในการฝึกจะวัดกันในแง่ของเวลาที่ใช้ฝึก (ต้องใช้เวลาในการฝึกนานเท่าใด) และทรัพยากรในการคำนวณ (ต้องใช้พลังงานในการคำนวณและหน่วยความจำเท่าใดในการฝึก) โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรมสามารถลดลงได้อย่างมากด้วยระเบียบวิธีการฝึกที่มีประสิทธิภาพ ซอฟต์แวร์ที่ได้รับการปรับปรุง และ การคำนวณแบบคู่ขนาน บน GPU และ TPU

ทรัพยากรในการฝึกแบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียมอาจแสดงเป็นฟังก์ชันของปัจจัยต่าง ๆ เช่น ขนาดแบบจำลอง ขนาดชุดข้อมูลการฝึก ความซับซ้อนของขั้นตอนวิธีการฝึก และทรัพยากรการคำนวณที่มีอยู่

การเพิ่มชุดข้อมูลการฝึกเป็น 2 เท่าไม่ได้หมายความว่าจะเพิ่มค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรมเป็น 2 เท่าเสมอไป เนื่องจากแบบจำลองอาจได้รับการฝึกหลายครั้งโดยชุดข้อมูลที่กำหนด

### สมรรถภาพ
ประสิทธิภาพของแบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียมได้รับการประเมินโดยความแม่นยำของแบบจำลองที่สามารถทำนายผลลัพธ์ที่ได้รับจากค่าป้อนเข้าได้ ตัวชี้วัดการประเมินทั่วไป ได้แก่: 

* อัตราความแม่นยำ, ความเที่ยง, การเรียกคืน, คะแนน F1 ในงานจำแนก
* ค่าคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย (MSE) และ ค่าคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์เฉลี่ย (MAE) ในงานการถดถอย
* ค่าลบล็อกภาวะน่าจะเป็น (log perplexity) ต่อโทเค็นในแบบจำลองภาษา
* การจัดอันดับเอโลสำหรับแบบจำลองอื่น ๆ (เช่น หมากรุกคอมพิวเตอร์ และ การประเมินโดยมนุษย์)

ประสิทธิภาพของแบบจำลองสามารถปรับปรุงได้ด้วยการใช้ข้อมูลที่มากขึ้น, การใช้แบบจำลองที่ใหญ่ขึ้น, การใช้ร่วมกับขั้นตอนวิธีการฝึกที่แตกต่างกัน, การป้องกันการเรียนรู้เกิน และ การหยุดก่อนกำหนดด้วยชุดข้อมูลการตรวจสอบความถูกต้อง เป็นต้น

## อ้างอิง

หมวดหมู่:โครงข่ายประสาทเทียม
หมวดหมู่:กฎทางสถิติศาสตร์
หมวดหมู่:ปัญญาประดิษฐ์