限界

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。
実装と検証

LLM【スケール則:実装と検証B-5】

Chinchilla則が常に成立しない場合を理解。データセット品質、アーキテクチャ依存性、計算環境制約によるスケール則の偏差と対策を学びます。