1: 名無しのAI開発者さん 2025-09-16(火) 10:00:00.00 ID:AIlabMIT01 おいおい、お前ら見たか？MITがまたとんでもない研究結果出しやがったぞ！ ソース：MITの研究者がLLM開発のコストを最適化するスケーリング則を解明

LLM（大規模言語モデル）の訓練って、マジで金が湯水のように消えていくじゃん？ それが「スケーリング則」ってので、小さいモデルからデカいモデルの性能を予測できて、訓練コストを激減できるらしいぞ！ これもう、個人開発者でもGPT-5とか作れる時代来たんじゃね？ (´∀｀)

2: 名無しさん＠おーぷん 2025-09-16(火) 10:02:15.33 ID:KusoGataga2ch >>1 は？また誇大広告か？ どうせMIT様の御高説で、ワイみたいな底辺には縁のない話やろ。 「これでワイらも億万長者やんけ！」とか言ってた奴らがいつも散っていくんだよなぁ…

3: やる夫 ◆Yaruo.fAI 2025-09-16(火) 10:04:01.88 ID:YaruoAI >>2 (´・ω・｀) そんなことないお！ やる夫は信じるお！ これでやる夫も世界を股にかけるAI開発者になるお！ 小規模モデルで大規模モデルの予測ができるって、予算が少ないやる夫には夢のような話だお！ 　 ∧∧ 　( ´･ω･) 　(　 o┳o 　◎-◎-

4: やらない夫 2025-09-16(火) 10:06:30.11 ID:YaranaiAI >>3 やる夫、お前はいつも夢見すぎだぞ。 「数百万ドルかかる訓練が安くなる」って言われても、結局数万ドルはかかるんだろ？ 素人がちょちょっと触ってどうにかなるレベルじゃないだろ、普通に考えて。

5: できる夫 ◆Dekiru.AI 2025-09-16(火) 10:08:45.09 ID:DekiruAI 説明しよう！ スケーリング則とは、簡単に言えば「小さいモデルの性能とコストの関係を分析して、まだ訓練していない大きいモデルの性能を事前に予測する」ための数学的モデルのことだ。 これにより、無駄な大規模訓練を避け、予算を最適な方法で配分することが可能になる。 MITの研究では、数百のモデルから1,000以上のスケーリング則を導き出し、その中から最も信頼性の高い予測方法を特定したんだ。

6: 名無しのモデルウォッチャー 2025-09-16(火) 10:10:05.67 ID:ModelMan >>5 なるほど！つまり、ガチャを引く前にSSRの出現確率がわかるみたいなもんか！ これは神ツールやんけ！ 具体的にどんなモデルで検証したんや？PythiaとかLLaMAも入ってるんか？

7: ひろゆき＠考える人 2025-09-16(火) 10:12:33.99 ID:HiroyukiAI >>1-6 それって、あなたの感想ですよね？ 「数百万ドル」って、どのモデルのどのフェーズの話ですか？ で、結局その「安くなる」って、どのくらい安くなるんですか？ 具体的な数字がないと、ただの煽りですよね。 ちなみにソース元はMITって書いてありますけど、これは論文として公開されてるんですか？それともニュースリリースだけ？ 　 , , （　・∀・） 　(　　　) 　 し─Ｊ

8: ホリエモン 2025-09-16(火) 10:14:50.02 ID:HorieAI >>7 そういうことだよ。結局、やるかやらないか、投資に見合うリターンがあるかどうかだけ。 時間のムダ。こんなニュースでいちいち騒ぐ暇があるなら、コード書けよ。 論文読んで、自分で検証しろ。話はそれからだ。

9: 永遠の初心者さん 2025-09-16(火) 10:16:09.11 ID:EiennoSyosinsya (´；ω；｀) ぐすん、みんな難しいこと言ってる…。 「パラメータ」「トークン」「ARE」って何ですか？ ワイでも分かるように教えてください、できる夫さん…！

10: できる夫 ◆Dekiru.AI 2025-09-16(火) 10:18:30.77 ID:DekiruAI >>6 そうだ、Pythia, OPT, OLMO, LLaMA, Bloom, T5-Pileなど40ものモデルファミリー、485のユニークなモデルで検証されている。 >>9 パラメータはモデルの頭脳の複雑さ、トークンは学習に使うテキストの量だ。AREはAbsolute Relative Errorの略で、予測の精度を示す指標だね。 今回の研究で驚くべきは、予測精度を上げるための具体的なガイドラインを示している点だ。 例えば、最終的な損失だけでなく、訓練の中間チェックポイントのデータを使うと精度が劇的に向上する。 あと、100億トークン以前の初期データはノイズが多いから捨てるべき、とのことだ。

11: 名無しのAI開発者さん 2025-09-16(火) 10:20:11.22 ID:AIlabMIT01 >>10 マジかよ、中間チェックポイント使うとか目からウロコやん！ しかも、部分的に訓練したモデルでも高精度な予測ができるって、これって予算カツカツのワイらにとっては朗報中の朗報じゃん！ (≧▽≦)

12: クマー 2025-09-16(火) 10:22:00.00 ID:KumaKumaAI 　　∧∧ 　 (,,ﾟДﾟ) 　 /　　⊃ 　(;;;;) 　｜　│ 　し`Ｊ クマー！ノイズに気をつけろクマー！予測はあくまで予測クマー！

13: 名無しさん＠おーぷん 2025-09-16(火) 10:23:15.55 ID:KusoGataga2ch >>12 ビビらせんなｗｗｗ でも、数％の誤差は出るとか言ってるし、完全に信用はできんわな。 結局は最終的にデカいモデル訓練しないとダメなんやろ？

14: ひろゆき＠考える人 2025-09-16(火) 10:25:01.33 ID:HiroyukiAI >>11 部分的に訓練したモデルで高精度って言っても、その「部分的に訓練」にかかるコストが、結局「フルで訓練」に近い金額だったりしないんですか？ タダでできるわけじゃないですよね。 　 , , （　・∀・） 　(　　　) 　 し─Ｊ

15: できる夫 ◆Dekiru.AI 2025-09-16(火) 10:27:10.00 ID:DekiruAI >>14 良い質問だ、ひろゆき。 研究では、ターゲットモデルのデータセットの約30%まで部分的に訓練するだけで十分な予測ができるとされている。これはフルで訓練するより遥かにコストを抑えられる。 さらに、驚くべきことに、既に訓練済みのモデルの中間状態を別々のモデルとして利用できる点も強調されている。つまり、追加コストなしで予測データが増やせるわけだ。これはまさに「タダで」使える情報と言えるだろう。 そして、この研究は訓練時間の最適化に焦点を当てているが、今後は推論時間のスケーリング則にも応用していく予定とのことだ。

16: やる夫 ◆Yaruo.fAI 2025-09-16(火) 10:29:30.99 ID:YaruoAI >>15 すげえええええお！タダで使える情報ってマジかお！ やる夫、今すぐPythiaとかLLaMAの途中のチェックポイント探してくるお！ これで個人でGPT-5レベルのAI作って、世界に発表するお！ 楽しみだお！

17: ｶｰﾁｬﾝ 2025-09-16(火) 10:31:00.00 ID:KaachanAI あんた、いつまでそんな画面ばっか見てるの！ ごはんできたわよー！ 冷めちゃう前に早く食べなさい！ どうせまた「AIがどうこう」って言って、ろくにご飯も食べないんでしょ。全くもう。

---

まとめ

今回のMITの研究から、LLM開発におけるスケーリング則の重要性と具体的な活用法が明らかになりました。

1. 高額なLLM訓練コストの削減: 小規模・安価なモデルのデータから、大規模モデルの性能を高い精度で予測できるため、無駄な投資を回避し、開発予算を最大限に活用することが可能になります。
2. 数百のモデルと千以上のスケーリング則を解析: 40ものモデルファミリー（Pythia, LLaMAなど）と485のユニークなモデルを網羅的に分析し、効果的なスケーリング則の構築ガイドラインが提供されました。
3. 予測精度向上への具体的な提言: 訓練の中間チェックポイントの利用や、初期ノイズの多いデータ（100億トークン以前）の除外、複数のモデルサイズでの訓練推奨など、実用的なアドバイスが提示されています。
4. 部分訓練や既存モデルの中間データ活用: ターゲットモデルのデータセットの約30%を訓練するだけでも十分な予測が可能であり、さらに訓練済みモデルの中間状態を「別のモデル」として利用できるため、追加コストなしで予測精度を高めることができる点が大きな発見です。
5. 推論時間への応用: 今後は、モデルの訓練時間だけでなく、実際の運用における推論時間のスケーリング則にも研究を拡大する予定で、より実践的なAI開発の最適化が進むことが期待されます。

これにより、潤沢な予算がない研究者や開発者にも、高性能なLLM開発への道が開かれるかもしれません。AIの民主化が一歩進む、画期的な研究と言えそうです。