現象の理解 LLM【スケール則：現象の理解 D-6】
## セクション D-6: 今後のスケーリング研究と新しい方向性前回の ( では、アーキテクチャによってスケーリングの効き方が変わることを確認しました。Transformer は基準として安定しており、MoE は大規模化で伸びやすく、ViT...
現象の理解
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現象の理解 LLM【スケール則：現象の理解 D-5】
Transformer、MoE、ViT等のアーキテクチャ別スケーリング特性を比較。α/β係数の違い、効率スコア、選択戦略を詳解。
現象の理解 LLM【スケール則：現象の理解 D-4】
スケール則の観測範囲・隠れた仮定・成立しないケースを詳解。データ品質補正を加えた修正スケール則と信頼度評価フレームワークを提示。
現象の理解 LLM【スケール則：現象の理解 D-3】
スケーリング実験の設計から測定方法まで解説。パラメータスケーリング・データスケーリング実験、効率指標の計算、検証チェックリストを網羅。
現象の理解 LLM【スケール則：現象の理解 D-2】
訓練終盤で突然テスト性能が急上昇するGrokking現象を解説。過学習→スタグネーション→サージの3段階、発生条件、LLMとの関係を詳解。
現象の理解 LLM【スケール則：現象の理解 D-1】
スケール則を超える創発現象を解説。In-Context Learning、Chain-of-Thought、推論タスクでの閾値出現と、創発メカニズムの4つの仮説を詳解。