ขีดจำกัด: โมเดลการให้เหตุผลและการขยายขนาดคอมพิวเตอร์

โมเดลการให้เหตุผลถือเป็นก้าวกระโดดครั้งสำคัญครั้งต่อไปในวิวัฒนาการของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ได้แสดงให้เห็นถึงความก้าวหน้าที่น่าทึ่ง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในโดเมนที่ต้องการการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน เช่น คณิตศาสตร์และการเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์ ระบบที่ซับซ้อนเหล่านี้ ซึ่งโดดเด่นด้วยขั้นตอน “การฝึกอบรมการให้เหตุผล” เพิ่มเติม ใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้เสริมกำลังเพื่อปรับแต่งความสามารถในการจัดการกับความท้าทายที่ซับซ้อน o3 ของ OpenAI โดดเด่นในฐานะตัวอย่างบุกเบิก โดยแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญเมื่อเทียบกับ o1 รุ่นก่อน ตามการประเมินเกณฑ์มาตรฐาน คำถามสำคัญที่คุกคามอยู่เหนือสนามนี้คือความยั่งยืนของความก้าวหน้านี้ โมเดลเหล่านี้จะสามารถพัฒนาต่อไปในอัตราเดิมได้หรือไม่ เพียงแค่เพิ่มพลังการประมวลผล?

Epoch AI ซึ่งเป็นองค์กรวิจัยที่มุ่งเน้นไปที่ผลกระทบทางสังคมของปัญญาประดิษฐ์ ได้รับหน้าที่คลี่คลายคำถามนี้ Josh You นักวิเคราะห์ข้อมูลของ Epoch AI ได้ทำการวิเคราะห์อย่างครอบคลุมเพื่อกำหนดระดับปัจจุบันของการลงทุนด้านการคำนวณในการฝึกอบรมการให้เหตุผล และเพื่อประเมินศักยภาพที่เหลืออยู่สำหรับการขยายตัว

การเพิ่มขึ้นของการคำนวณเบื้องหลังโมเดลการให้เหตุผล

OpenAI ได้ระบุต่อสาธารณชนว่า o3 ได้รับการฝึกฝนโดยใช้ทรัพยากรการคำนวณมากกว่า o1 ถึงสิบเท่า ซึ่งเป็นการเพิ่มขึ้นอย่างมากที่เกิดขึ้นในเวลาเพียงสี่เดือน แผนภูมิที่ผลิตโดย OpenAI แสดงให้เห็นอย่างชัดเจนถึงความสัมพันธ์ที่ใกล้ชิดระหว่างพลังการคำนวณและประสิทธิภาพบนเกณฑ์มาตรฐานทางคณิตศาสตร์ AIME Epoch AI ตั้งสมมติฐานว่าตัวเลขเหล่านี้เกี่ยวข้องเป็นพิเศษกับเฟสที่สองของการฝึกอบรม ซึ่งเป็นการฝึกอบรมการให้เหตุผล มากกว่ากระบวนการฝึกอบรมโมเดลทั้งหมด

เพื่อให้ตัวเลขเหล่านี้อยู่ในมุมมอง Epoch AI ได้ตรวจสอบโมเดลที่เทียบเคียงได้ DeepSeek-R1 ตัวอย่างเช่น รายงานว่าได้รับการฝึกอบรมด้วย FLOP ประมาณ 6e23 (การดำเนินการจุดลอยตัวต่อวินาที) ด้วยค่าใช้จ่ายโดยประมาณ 1 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ซึ่งให้ผลลัพธ์เกณฑ์มาตรฐานที่คล้ายคลึงกับ o1

บริษัทยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยี Nvidia และ Microsoft ยังมีส่วนร่วมในการพัฒนาโมเดลการให้เหตุผล โดยให้ข้อมูลการฝึกอบรมที่เข้าถึงได้แก่สาธารณชน Llama-Nemotron Ultra 253B ของ Nvidia ใช้เวลาประมาณ 140,000 ชั่วโมง GPU H100 ซึ่งเทียบเท่ากับ FLOP ประมาณ 1e23 สำหรับเฟสการฝึกอบรมการให้เหตุผล Phi-4-reasoning ของ Microsoft ใช้พลังการคำนวณน้อยกว่านั้นอีก โดยต่ำกว่า FLOP 1e20 ปัจจัยสำคัญที่แยกโมเดลเหล่านี้คือการพึ่งพาข้อมูลการฝึกอบรมสังเคราะห์ที่สร้างโดยระบบ AI อื่น ๆ อย่างมาก Epoch AI เน้นย้ำว่าการพึ่งพานี้ทำให้การเปรียบเทียบโดยตรงกับโมเดลอย่าง o3 ทำได้ยากขึ้นเนื่องจากความแตกต่างโดยธรรมชาติระหว่างข้อมูลจริงและข้อมูลสังเคราะห์และผลกระทบต่อการเรียนรู้และการสรุปผลของโมเดล

การกำหนด “การฝึกอบรมการให้เหตุผล”: พื้นที่ที่ไม่ชัดเจน

อีกชั้นหนึ่งของความซับซ้อนมาจากการขาดคำจำกัดความที่เป็นที่ยอมรับในระดับสากลของ “การฝึกอบรมการให้เหตุผล” นอกเหนือจากการเรียนรู้เสริมกำลังแล้ว โมเดลบางตัวยังรวมเอาเทคนิคต่างๆ เช่น การปรับแต่งแบบมีผู้ควบคุม ความคลุมเครือเกี่ยวกับส่วนประกอบที่รวมอยู่ในการประมาณค่าการคำนวณทำให้เกิดความไม่สอดคล้องกัน ทำให้การเปรียบเทียบทรัพยากรระหว่างโมเดลต่างๆ อย่างแม่นยำเป็นเรื่องท้าทาย

ณ ตอนนี้ โมเดลการให้เหตุผลยังคงใช้พลังการคำนวณน้อยกว่าการรันการฝึกอบรม AI ที่ครอบคลุมที่สุดอย่างมาก เช่น Grok 3 ซึ่งเกินกว่า FLOP 1e26 เฟสการฝึกอบรมการให้เหตุผลร่วมสมัยโดยทั่วไปจะทำงานระหว่าง FLOP 1e23 ถึง 1e24 ซึ่งเหลือพื้นที่สำหรับการขยายตัวที่อาจเกิดขึ้นอย่างมาก หรืออย่างน้อยก็ดูเหมือนจะเป็นเช่นนั้นในแวบแรก

Dario Amodei ซีอีโอของ Anthropic แบ่งปันมุมมองที่คล้ายกัน เขาตั้งสมมติฐานว่าการลงทุน 1 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ในการฝึกอบรมการให้เหตุผลสามารถให้ความก้าวหน้าที่สำคัญได้ อย่างไรก็ตาม บริษัทต่างๆ กำลังสำรวจวิธีการเพิ่มงบประมาณสำหรับเฟสการฝึกอบรมรองนี้ให้สูงถึงหลายร้อยล้านดอลลาร์ขึ้นไป ซึ่งบ่งชี้ถึงอนาคตที่เศรษฐศาสตร์ของการฝึกอบรมมีการเปลี่ยนแปลงอย่างมาก

หากแนวโน้มปัจจุบันของการเพิ่มขึ้นของพลังการคำนวณประมาณสิบเท่าในทุกๆ สามถึงห้าเดือนยังคงดำเนินต่อไป การคำนวณการฝึกอบรมการให้เหตุผลอาจตามทันการคำนวณการฝึกอบรมทั้งหมดของโมเดลชั้นนำได้เร็วที่สุดในปีหน้า อย่างไรก็ตาม Josh You คาดการณ์ว่าการเติบโตจะชะลอตัวลงในที่สุดเป็นประมาณการเพิ่มขึ้น 4 เท่าต่อปี ซึ่งสอดคล้องกับแนวโน้มของอุตสาหกรรมในวงกว้าง การชะลอตัวนี้มีแนวโน้มที่จะได้รับแรงหนุนจากปัจจัยหลายประการ รวมถึงผลตอบแทนที่ลดลงจากการลงทุนในการฝึกอบรม ต้นทุนที่เพิ่มขึ้นของทรัพยากรการคำนวณ และข้อจำกัดของข้อมูลการฝึกอบรมที่มีอยู่

เหนือกว่าการคำนวณ: คอขวดในขอบฟ้า

Epoch AI เน้นย้ำว่าพลังการคำนวณไม่ใช่ปัจจัยจำกัดเพียงอย่างเดียว การฝึกอบรมการให้เหตุผลต้องการงานที่มีคุณภาพสูงและท้าทายเป็นจำนวนมาก การได้มาซึ่งข้อมูลดังกล่าวเป็นเรื่องยาก การสร้างมันขึ้นมาสังเคราะห์ยิ่งยากกว่า ปัญหาของข้อมูลสังเคราะห์ไม่ได้เป็นเพียงความถูกต้องเท่านั้น หลายคนโต้แย้งว่าคุณภาพไม่ดี นอกจากนี้ ประสิทธิภาพของแนวทางนี้นอกเหนือจากโดเมนที่มีโครงสร้างสูง เช่น คณิตศาสตร์และการเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์ ยังคงไม่แน่นอน อย่างไรก็ตาม โครงการต่างๆ เช่น “Deep Research” ใน ChatGPT ซึ่งใช้ o3 เวอร์ชันปรับแต่งโดยเฉพาะ บ่งชี้ถึงศักยภาพในการใช้งานที่กว้างขึ้น

งานเบื้องหลังที่ต้องใช้แรงงานมาก เช่น การเลือกงานที่เหมาะสม การออกแบบฟังก์ชันตอบแทน และการพัฒนากลยุทธ์การฝึกอบรม ก็ก่อให้เกิดความท้าทายเช่นกัน ต้นทุนในการพัฒนาเหล่านี้ ซึ่งมักจะไม่รวมอยู่ในการประมาณค่าการคำนวณ มีส่วนสำคัญต่อค่าใช้จ่ายโดยรวมของการฝึกอบรมการให้เหตุผล

แม้จะมีความท้าทายเหล่านี้ OpenAI และนักพัฒนาอื่นๆ ยังคงมองโลกในแง่ดี ดังที่ Epoch AI ตั้งข้อสังเกต เส้นโค้งการปรับขนาดสำหรับการฝึกอบรมการให้เหตุผลในปัจจุบันมีลักษณะคล้ายกับความก้าวหน้าแบบลอการิทึมเชิงเส้นแบบคลาสสิกที่พบในการฝึกอบรมล่วงหน้า นอกจากนี้ o3 ยังแสดงให้เห็นถึงความก้าวหน้าที่สำคัญไม่เพียงแต่ในวิชาคณิตศาสตร์เท่านั้น แต่ยังรวมถึงงานซอฟต์แวร์ที่ใช้เอเจนต์ ซึ่งบ่งชี้ถึงศักยภาพที่หลากหลายของแนวทางใหม่นี้

อนาคตของความก้าวหน้านี้ขึ้นอยู่กับความสามารถในการปรับขนาดของการฝึกอบรมการให้เหตุผล ไม่ว่าจะเป็นทางเทคนิค เศรษฐกิจ และในแง่ของเนื้อหา ประเด็นต่อไปนี้สำรวจปัจจัยสำคัญหลายประการที่จะกำหนดอนาคตของโมเดลเหล่านี้:

• ความสามารถในการปรับขนาดทางเทคนิค: หมายถึงความสามารถในการเพิ่มทรัพยากรการคำนวณที่ใช้ในการฝึกอบรมโดยไม่พบอุปสรรคทางเทคนิคที่ไม่สามารถเอาชนะได้ ซึ่งรวมถึงความก้าวหน้าในด้านฮาร์ดแวร์ ซอฟต์แวร์ และอัลกอริทึมเพื่อใช้ประโยชน์จากชุดข้อมูลที่ใหญ่ขึ้นอย่างมีประสิทธิภาพและโครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลที่ทรงพลังยิ่งขึ้น เมื่อโมเดลมีขนาดและความซับซ้อนมากขึ้น ความสามารถในการปรับขนาดทางเทคนิคจะมีความสำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ สำหรับความก้าวหน้าที่ต่อเนื่อง สถาปัตยกรรมพื้นฐานจะต้องพัฒนาไปเพื่อให้ทันกับขนาดที่แท้จริงของโมเดล
• ความสามารถในการปรับขนาดทางเศรษฐกิจ: เกี่ยวข้องกับความเป็นไปได้ในการเพิ่มทรัพยากรการคำนวณภายในข้อจำกัดด้านงบประมาณที่สมเหตุสมผล หากต้นทุนของการฝึกอบรมปรับขนาดเป็นเส้นตรงหรือแบบเอ็กซ์โพเนนเชียลตามขนาดของโมเดล การแสวงหาผลกำไรเพิ่มเติมอาจมีราคาแพงจนเกินไป ดังนั้น การฝึกอบรมที่ถูกกว่าและมีประสิทธิภาพมากขึ้นอาจมีความจำเป็น นวัตกรรมในด้านฮาร์ดแวร์และเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพที่ลดต้นทุนต่อ FLOP เป็นสิ่งสำคัญสำหรับความสามารถในการปรับขนาดทางเศรษฐกิจ แนวโน้มคือการมุ่งเน้นไปที่โมเดลที่ใหญ่ขึ้นเรื่อยๆ แต่ด้วยงบประมาณที่จำกัด แรงจูงใจจะเปลี่ยนไปเป็นการฝึกอบรมโมเดลที่มีประสิทธิภาพสูงสุด
• ความสามารถในการปรับขนาดเนื้อหา: เน้นย้ำถึงความพร้อมใช้งานของข้อมูลการฝึกอบรมคุณภาพสูงที่สามารถขับเคลื่อนผลกำไรในความสามารถในการให้เหตุผลได้อย่างมีประสิทธิภาพ เมื่อโมเดลมีความซับซ้อนมากขึ้น จำเป็นต้องมีชุดข้อมูลที่ยากและหลากหลายมากขึ้นเพื่อท้าทายและป้องกันการเกิดฟิตติ้งมากเกินไป ความพร้อมใช้งานของชุดข้อมูลดังกล่าวมีจำกัด โดยเฉพาะอย่างยิ่งในโดเมนที่ต้องการการให้เหตุผลที่ซับซ้อน เทคนิคการสร้างข้อมูลสังเคราะห์สามารถช่วยบรรเทาคอขวดนี้ได้ แต่จะต้องได้รับการออกแบบอย่างระมัดระวังเพื่อหลีกเลี่ยงอคติหรือความไม่ถูกต้องที่อาจทำให้ประสิทธิภาพของโมเดลลดลง

อนาคตของการคำนวณ

เป็นเรื่องง่ายสำหรับคนทั่วไปที่จะคิดว่าเรากำลังอยู่ในเส้นทางของการคำนวณที่ไม่มีที่สิ้นสุด อย่างไรก็ตาม ในความเป็นจริง มันมีจำกัด และในอนาคต ข้อจำกัดนั้นอาจชัดเจนยิ่งขึ้น ในส่วนนี้ เราจะสำรวจวิธีการต่างๆ ที่การคำนวณอาจพัฒนาไปในอนาคต และการเปลี่ยนแปลงเหล่านั้นจะส่งผลกระทบต่ออุตสาหกรรม LLM อย่างไร

การคำนวณเชิงควอนตัม

การคำนวณเชิงควอนตัมแสดงถึงการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์ในการคำนวณ โดยใช้ประโยชน์จากหลักการของกลศาสตร์ควอนตัมเพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อนสำหรับคอมพิวเตอร์คลาสสิก แม้ว่ายังอยู่ในช่วงเริ่มต้น การคำนวณเชิงควอนตัมมีศักยภาพอย่างมากในการเร่งความเร็วเวิร์กโหลด AI รวมถึงการฝึกอบรมโมเดลการให้เหตุผล อัลกอริทึมควอนตัม เช่น ควอนตัมแอนนีลลิ่งและตัวแก้ปัญหาไอเกนแวริเอชันควอนตัม (VQE) อาจเพิ่มประสิทธิภาพพารามิเตอร์ของโมเดลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่าวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพแบบคลาสสิก ซึ่งช่วยลดทรัพยากรการคำนวณที่จำเป็นสำหรับการฝึกอบรม ตัวอย่างเช่น อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องควอนตัมสามารถเพิ่มประสิทธิภาพของเครือข่ายประสาทเทียมที่ซับซ้อน นำไปสู่เวลาการฝึกอบรมที่เร็วขึ้นและประสิทธิภาพของโมเดลที่ดีขึ้น

อย่างไรก็ตาม ความท้าทายที่สำคัญยังคงอยู่ในด้านการขยายขนาดคอมพิวเตอร์ควอนตัมและการพัฒนาอัลกอริทึมควอนตัมที่แข็งแกร่ง เทคโนโลยียังคงเป็นเชิงทดลองอย่างมาก และคอมพิวเตอร์ควอนตัมเชิงปฏิบัติที่มีคิวบิต (บิตควอนตัม) และเวลาในการเชื่อมโยงที่เพียงพอยังไม่พร้อมใช้งาน นอกจากนี้ การพัฒนาอัลกอริทึมควอนตัมที่ปรับให้เหมาะกับงาน AI เฉพาะต้องใช้ความเชี่ยวชาญเฉพาะทางและเป็นพื้นที่วิจัยอย่างต่อเนื่อง การนำการคำนวณเชิงควอนตัมมาใช้กันอย่างแพร่หลายใน AI ยังคงอยู่ห่างออกไปอีกหลายปี และมีแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นจริงเมื่อคอมพิวเตอร์พร้อมใช้งานเท่านั้น

การคำนวณแบบนิวโรมอร์ฟิก

การคำนวณแบบนิวโรมอร์ฟิกเลียนแบบโครงสร้างและหน้าที่ของสมองมนุษย์เพื่อทำการคำนวณ ต่างจากคอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิมที่อาศัยตรรกะไบนารีและการประมวลผลตามลำดับ ชิปนิวโรมอร์ฟิกใช้ประโยชน์จากเซลล์ประสาทเทียมและไซแนปส์เพื่อประมวลผลข้อมูลในลักษณะคู่ขนานและประหยัดพลังงาน สถาปัตยกรรมนี้เหมาะสำหรับงาน AI ที่เกี่ยวข้องกับการจดจำรูปแบบ การเรียนรู้ และการปรับตัว เช่น การฝึกอบรมโมเดลการให้เหตุผล ชิบนิวโรมอร์ฟิกอาจลดการใช้พลังงานและเวลาแฝงที่เกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมโมเดล AI ขนาดใหญ่ ทำให้มีความคุ้มค่าทางเศรษฐกิจและยั่งยืนต่อสิ่งแวดล้อมมากขึ้น

Loihi ของ Intel และ TrueNorth ของ IBM เป็นตัวอย่างของชิบนิวโรมอร์ฟิกที่แสดงให้เห็นถึงผลลัพธ์ที่น่าหวังในการใช้งาน AI ชิปเหล่านี้สามารถทำงาน AI ที่ซับซ้อนได้โดยใช้พลังงานน้อยกว่า CPU และ GPU แบบดั้งเดิมอย่างมาก อย่างไรก็ตาม การคำนวณแบบนิวโรมอร์ฟิกยังคงเป็นสาขาใหม่ และยังคงมีความท้าทายในการพัฒนาเครื่องมือเขียนโปรแกรมที่แข็งแกร่งและอัลกอริทึมการเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับสถาปัตยกรรมนิวโรมอร์ฟิก นอกจากนี้ ความพร้อมจำกัดของฮาร์ดแวร์นิวโรมอร์ฟิกและการขาดความเชี่ยวชาญทั่วไปในการ การคำนวณแบบนิวโรมอร์ฟิกได้ขัดขวางการนำเทคโนโลยีนี้ไปใช้ในการใช้งาน AI กระแสหลัก

การคำนวณแบบอนาล็อก

การคำนวณแบบอนาล็อกใช้ปริมาณทางกายภาพต่อเนื่อง เช่น แรงดันไฟฟ้าหรือกระแส เพื่อแสดงและประมวลผลข้อมูล แทนที่จะใช้สัญญาณดิจิทัลที่ไม่ต่อเนื่อง คอมพิวเตอร์อนาล็อกสามารถดำเนินการทางคณิตศาสตร์บางอย่าง เช่น สมการเชิงอนุพันธ์และพีชคณิตเชิงเส้น ได้เร็วกว่าและมีประสิทธิภาพมากกว่าคอมพิวเตอร์ดิจิทัล โดยเฉพาะอย่างยิ่งในงานที่อาจมีประโยชน์สำหรับการให้เหตุผล การคำนวณแบบอนาล็อกอาจมีประโยชน์สำหรับการฝึกอบรมโมเดลหรือสำหรับการรันการอนุมานเมื่อจำเป็น

อย่างไรก็ตาม การคำนวณแบบอนาล็อกเผชิญกับความท้าทายในด้านความแม่นยำ ความสามารถในการปรับขนาด และความสามารถในการตั้งโปรแกรม วงจรอนาล็อกมีความไวต่อสัญญาณรบกวนและการเลื่อนไหล ซึ่งสามารถลดความแม่นยำของการคำนวณได้ การปรับขนาดคอมพิวเตอร์อนาล็อกเพื่อจัดการกับโมเดล AI ขนาดใหญ่และซับซ้อนก็เป็นความท้าทายทางเทคนิคเช่นกัน นอกจากนี้ การตั้งโปรแกรมคอมพิวเตอร์อนาล็อกโดยทั่วไปต้องใช้ความเชี่ยวชาญเฉพาะทางและยากกว่าการตั้งโปรแกรมคอมพิวเตอร์ดิจิทัล แม้จะมีความท้าทายเหล่านี้ ยังมีความสนใจเพิ่มขึ้นในการคำนวณแบบอนาล็อกในฐานะทางเลือกที่เป็นไปได้แทนการคำนวณแบบดิจิทัลสำหรับการใช้งาน AI เฉพาะ โดยเฉพาะอย่างยิ่งงานที่ต้องการความเร็วสูงและประสิทธิภาพการใช้พลังงาน

การคำนวณแบบกระจาย

การคำนวณแบบกระจายเกี่ยวข้องกับการกระจายเวิร์กโหลด AI ไปยังเครื่องหรืออุปกรณ์หลายเครื่องที่เชื่อมต่อกันด้วยเครือข่าย แนวทางนี้ช่วยให้องค์กรสามารถใช้ประโยชน์จากพลังการประมวลผลโดยรวมของทรัพยากรจำนวนมากเพื่อเร่งความเร็วการฝึกอบรมและการอนุมาน AI การคำนวณแบบกระจายมีความจำเป็นสำหรับการฝึกอบรมโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) และโมเดล AI ที่ซับซ้อนอื่นๆ ที่ต้องการชุดข้อมูลขนาดใหญ่และทรัพยากรการคำนวณ

เฟรมเวิร์กต่างๆ เช่น TensorFlow, PyTorch และ Apache Spark มีเครื่องมือและ API สำหรับการกระจายเวิร์กโหลด AI ไปยังคลัสเตอร์ของเครื่อง เฟรมเวิร์กเหล่านี้ช่วยให้องค์กรสามารถปรับขนาดความสามารถ AI ได้โดยการเพิ่มทรัพยากรการคำนวณเพิ่มเติมตามต้องการ อย่างไรก็ตาม การคำนวณแบบกระจายนำมาซึ่งความท้าทายในการจัดการข้อมูล ค่าใช้จ่ายในการสื่อสาร และการซิงโครไนซ์ การกระจายข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพไปยังเครื่องหลายเครื่องและการลดความล่าช้าในการสื่อสารให้เหลือน้อยที่สุดเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุดของระบบ AI ที่กระจาย นอกจากนี้ การตรวจสอบให้แน่ใจว่าเครื่องหรืออุปกรณ์ต่างๆ ได้รับการซิงโครไนซ์และประสานงานอย่างเหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องและเชื่อถือได้

บทสรุป

วิถีของโมเดลการให้เหตุผลเชื่อมโยงกับความพร้อมใช้งานและความสามารถในการปรับขนาดของทรัพยากรการคำนวณอย่างปฏิเสธไม่ได้ ในขณะที่ความก้าวหน้าในปัจจุบันที่ขับเคลื่อนด้วยการคำนวณที่เพิ่มขึ้นนั้นน่าประทับใจ ปัจจัยหลายประการ รวมถึงการขาดแคลนข้อมูลการฝึกอบรมคุณภาพสูง ต้นทุนการคำนวณที่เพิ่มขึ้น และการเกิดขึ้นของกระบวนทัศน์การคำนวณทางเลือก บ่งชี้ว่ายุคของการปรับขนาดการคำนวณที่ไม่จำกัดอาจใกล้ถึงขีดจำกัดแล้ว อนาคตของโมเดลการให้เหตุผลส่วนใหญ่อาจขึ้นอยู่กับความสามารถของเราในการเอาชนะข้อจำกัดเหล่านี้และสำรวจแนวทางใหม่ๆ เพื่อเพิ่มขีดความสามารถของ AI จากข้อมูลทั้งหมดนี้ เราสามารถสันนิษฐานได้ว่าความสามารถของโมเดลการให้เหตุผลอาจเริ่มชะลอตัวลงในไม่ช้าเนื่องจากข้อจำกัดมากมายที่กล่าวถึง