Régularités empiriques montrant que les performances d'un modèle s'améliorent de façon prévisible quand on augmente sa taille, ses données d'entraînement et sa puissance de calcul. Elles guident les investissements massifs du secteur, et s'étendent désormais au calcul dépensé au moment de la réponse (le temps de « réflexion » des modèles de raisonnement).
Lisez qu'un laboratoire investit des milliards dans des centres de données : ce pari repose sur ces lois, qui prédisent le gain de capacités avant même d'entraîner le modèle.
Elles expliquent la trajectoire du secteur : des capacités qui progressent régulièrement et des coûts qui suivent des courbes prévisibles. Un repère utile pour planifier vos usages à un ou deux ans.
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