★
メニュー
ホーム 構築の仕組み ウォッチリスト スタック
ハードウェア チップチップを比較する サーバー・システムネットワーク メモリファウンドリーとパッケージング 冷却
施設 データセンター電力 プロジェクトクラウド・GPU コンピューティング
インテリジェンス AIモデルソフトウェア AI製品ベンチマーク 研究論文データセット一覧 概念一覧
エコシステム 企業一覧株式 人物タイムライン トレンドAIの未来
学ぶ ニュース データに質問する AIエージェント
概要 サイトについて 調査手法 データ&API 免責事項
オプション
データ&API

サイトのキャッシュデータへの無料読み取り専用JSONアクセス。

ダークモード

ガイドビュー
チップ、データセンター、モデルの専門用語に不慣れな方へ:閲覧しながら重要な用語をわかりやすく解説します。同じデータを、ヘルプ付きでご利用いただけます。

エキスパートビュー
あなたはすでに全体像を把握している。データだけをお届けします。クリーンで、速く、コンパクトに。余分な説明は不要。これがデフォルト表示です。

表示言語
‹ 戻る
ホーム › 概念一覧 › Scaling Laws

Scaling Laws

概念 学習・推論

The empirical curves that justify the capex on this site.

これはコンセプト解説のレコードです。この用語をわかりやすく説明し、関連するレコードをまとめています。

Scaling laws (Kaplan 2020; Chinchilla 2022) show model loss falling predictably as compute, parameters and data grow together — the smooth curves that convinced investors trillion-dollar infrastructure was rational. Chinchilla corrected the recipe (more data per parameter); test-time compute added a second axis; the open question — whether pre-training returns are flattening — is the trillion-dollar debate, with Ilya Sutskever's 'age of scaling is over' remarks its sharpest statement.

スタック全体とのつながり

このレコードのリンク一覧 — グループをクリックするとジャンプします。

出典

Kaplan scaling laws ↗

レコードのレビュー時点: 2026-01-15 — 表示 調査手法.