ニューラルネットワークの深さと幅がスケーリング則に与える変数の解析

ニューラルネットワークの深さと幅がスケーリング則に与える変数の解析とは

「ニューラルネットワークの深さと幅がスケーリング則に与える変数の解析」とは、機械学習モデル、特に大規模言語モデル（LLM）の性能が、モデルの規模（パラメータ数）に応じてどのように向上するかを示す「スケーリング則」において、ニューラルネットワークの「深さ」（層の数）と「幅」（各層のニューロン数）という二つの構造的要素が、その性能向上曲線にどのような影響を与えるかを詳細に分析する研究分野です。この解析は、限られた計算資源の中でモデル性能を最大化するための最適なアーキテクチャ設計指針を得ることを目的とし、LLM開発における効率的なモデル設計と性能予測の重要な基盤となります。

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