Milyar dolarlık bahislerin gerekçesi olan bu ampirik kurala ne ad verilir?

Ölçeklendirme yasaları (scaling laws), bu inancın arkasındaki ampirik örüntüdür — bir modelin boyutunu, eğitim verisini ve harcanan hesaplama gücünü artırmanın, belirli bir noktaya kadar performansta oldukça öngörülebilir gelişmeler ürettiğini gösteren gözlemlenmiş ilişkilerdir; bu da yatırımcılara giderek daha büyük eğitim çalışmalarına muazzam meblağlar taahhüt etmek için bir gerekçe verdi.

Moore Yasası, bilgisayar çiplerinin zamanla transistör yoğunluğunu kabaca ikiye katlaması tarihsel eğilimini tanımlar, Murphy Yasası ise ters gidebilecek her şeyin ters gideceğine dair alaycı bir sözdür — hiçbiri yapay zekânın en büyük yatırımlarını haklı çıkaran veri-ve-hesaplama-performans ilişkisini tanımlamaz.

Daha yakın zamanda ilgi 'çıkarım zamanı ölçeklendirmesine' kaydı — bir modelin sadece eğitim sırasında büyütülmesi yerine, cevap verdiği anda daha uzun düşünmesine izin vermenin de performansı güvenilir biçimde artırabildiği keşfi — bu da geleneksel ön eğitim ölçeklendirmesinin azalan getirilerle karşılaşıp karşılaşmadığı tartışmasını ateşledi.