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title: "擴展定律（Scaling Laws）是什麼？"
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markdown: https://glossary.penguindriver.com/t/scaling-laws.md
date_modified: 2026-09-28
retrieved: 2026-09-29
language: zh-Hant-TW
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cite: https://glossary.penguindriver.com/cite?path=%2Ft%2Fscaling-laws
sources:
  - https://arxiv.org/abs/2001.08361
  - https://arxiv.org/abs/2203.15556
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# 擴展定律（Scaling Laws）是什麼？

擴展定律是指語言模型的誤差會隨模型大小、資料量與訓練運算量呈冪律下降的經驗規律。OpenAI 2020 年的研究首先系統性提出；DeepMind 2022 年的 Chinchilla 研究則發現，在固定運算預算下，模型參數與訓練詞元數應等比例增加，700 億參數、使用 4 倍資料的 Chinchilla 全面勝過 2,800 億參數的 Gopher。

分類：基礎概念｜別名：Scaling Law、縮放定律、規模定律、Chinchilla、算力最佳化

## 一句話說明

描述模型表現如何隨參數量、訓練資料量與運算量增加而規律提升的經驗法則，影響 AI 公司如何分配訓練資源。

## 怎麼運作？

1. 訓練一系列不同大小、不同資料量的模型。
2. 記錄每個模型的測試誤差，畫出與規模的關係。
3. 發現誤差大致沿著冪律曲線穩定下降。
4. 用這條曲線預測更大模型的表現，並決定參數與資料該如何分配。

## 實際例子

- 研究團隊先用小模型實驗，推估大模型需要多少資料。
- Chinchilla 研究促使業界用更多資料訓練較小的模型。
- 規劃資料中心與晶片採購時，參考擴展趨勢估算需求。

## 常見誤解

- 誤解：擴展定律保證模型越大就越聰明，沒有上限。
  事實：它是觀察到的經驗趨勢，不是物理定律；資料品質、方法改進與成本都會影響實際效果。
- 誤解：只要增加參數就好。
  事實：Chinchilla 研究指出當時許多大模型「訓練不足」，資料量要跟著模型一起增加才划算。

## 常見問題

### 冪律是什麼意思？

指兩個量之間呈「一個是另一個的某次方」的關係；畫在對數座標上會接近一條直線，因此能用來外推預測。

### 擴展定律和推理模型有關嗎？

近年研究也觀察到，讓模型在回答時花更多運算思考，表現也會提升，常被稱為推論時的擴展。

## 相關名詞

[大型語言模型](https://glossary.penguindriver.com/t/llm.md)、[混合專家模型](https://glossary.penguindriver.com/t/moe.md)、[AI 晶片：GPU、TPU、NPU](https://glossary.penguindriver.com/t/ai-chips.md)、[Transformer 架構](https://glossary.penguindriver.com/t/transformer.md)

## 參考來源

- [Kaplan et al., Scaling Laws for Neural Language Models（arXiv 2001.08361）](https://arxiv.org/abs/2001.08361)
- [Hoffmann et al., Training Compute-Optimal Large Language Models（Chinchilla，arXiv 2203.15556）](https://arxiv.org/abs/2203.15556)

查核日期：2026-09-28

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整理於 2026-09-29。網頁版：https://glossary.penguindriver.com/t/scaling-laws

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