Scaling Law 又一次性感了吗？
文章摘要
【关 键 词】 Scaling Law、Sora模型、性能提升、争议讨论、AGI实现
专题解读
事件：
Sora 的出现被认为是 Scaling Law 的又一次成功，这也引起了社区中更多对 Scaling Law 的讨论。
自 OpenAI 发布 Sora，业界对该模型的能力及其所带来的影响和机会讨论不断。虽然 OpenAI 没有放出 Sora 的训练细节，但在其技术报告中又一次强调该公司所拥护的核心理念——Scaling Law。即，支持 Sora 的 Diffusion Transformer 模型同样符合 Scale effectively，随着训练计算量增加，视频质量显著提升。这让 Scaling Law 再次成为人工智能领域的热点话题。
Scaling Law 是什么？ Scaling Law 是 OpenAI 在 2020 年提出的一个理念，主张随着模型大小、数据集大小和计算浮点数的增加，模型性能会提升。这一理念认为模型性能与这些因素之间存在幂律关系，其中计算量对性能的提升最为显著，其次是模型参数，而数据集大小的影响相对较小。 Scaling Law 的意义在于它允许研究者预测模型性能随资源变化的趋势，从而在有限预算下做出关键设计选择，避免昂贵的试错过程。
Scaling Law 带来的争议有哪些？ 围绕 Scaling Law 的讨论中，存在关于模型大小、数据量和模型性能之间关系的争议。一方面，有观点认为随着时间的推移，高质量的语言数据将会用尽，而按照 Scaling Law 的要求，现有数据可能远远不够。另一方面，有研究者对合成数据和 self-play 方法持乐观态度，认为这些方法可能有效。此外，还有对于模型是否真的能理解世界的质疑，以及对于大模型是否存在方向上的路线错误的担忧。
总结而言，Sora 的成功再次证明了 Scaling Law 的有效性，但同时也引发了关于模型大小、数据需求和模型理解能力等方面的深入讨论。这些讨论对于未来人工智能的发展方向和实现通用人工智能（AGI）的技术路径具有重要意义。OpenAI 通过 Scaling Law 的应用，展示了其在推动人工智能发展方面的领导地位，同时也为业界提供了关于如何有效利用资源以提升模型性能的宝贵见解。
原文和模型
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【原文作者】 机器之心
【摘要模型】 gpt-4
【摘要评分】 ★★★★☆
