[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-scaling-laws::ru":3,"gloss-cluster-scaling-laws::ru":26,"gloss-next-scaling-laws::ru":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"scaling-laws","core-ai","Законы масштабирования (Scaling Laws)","Законы масштабирования — эмпирическое наблюдение, что производительность модели улучшается плавно и предсказуемо, если увеличивать три вещи одновременно: число параметров, объём обучающих данных и вычисления. На логарифмических осях потери падают почти по прямой, что позволяет лабораториям прогнозировать, насколько хороша будет более крупная модель, ещё до её обучения, и решать, как потратить фиксированный бюджет вычислений. Влиятельный результат «Chinchilla» показал, что многие ранние модели были избыточно большими и недообученными: при заданном бюджете вычислений часто выгоднее меньшая модель, обученная на гораздо большем объёме данных. SaaS-разработчики никогда не строят эти кривые сами, но законы масштабирования объясняют индустрию, в которую вы входите, — почему возможности растут по расписанию, почему подход «просто сделай больше» работал годами и почему фронтир теперь смещается к качеству данных и вычислениям во время инференса, когда чистое масштабирование упирается в практические пределы. Вывод для планирования: считайте, что используемый вами уровень модели будет дешеветь и усиливаться предсказуемыми темпами, и проектируйте так, чтобы его можно было заменить без переписывания.","Законы масштабирования — эмпирическое наблюдение: потери падают предсказуемо, когда параметры, данные и вычисления растут вместе, что позволяет прогнозировать.",null,[11,14,17,20,23],{"slug":12,"name":13},"foundation-model","Базовая (фундаментальная) модель",{"slug":15,"name":16},"gpu","GPU (графический процессор)",{"slug":18,"name":19},"model-weights","Веса модели",{"slug":21,"name":22},"parameter","Параметр",{"slug":24,"name":25},"test-time-compute","Вычисления во время инференса (Test-Time Compute)",[27,31,35,39,42,45,48,51,54,57,60,63],{"slug":28,"category":5,"name":29,"updated_at":30},"agentic","Агентный AI (Agentic AI)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":32,"category":5,"name":33,"updated_at":34},"alignment-tax","Налог на выравнивание (Alignment Tax)","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":36,"category":5,"name":37,"updated_at":38},"artificial-intelligence","Искусственный интеллект (ИИ)","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":40,"category":5,"name":41,"updated_at":30},"attention","Внимание (Attention)",{"slug":43,"category":5,"name":44,"updated_at":38},"beam-search","Лучевой поиск",{"slug":46,"category":5,"name":47,"updated_at":34},"benchmark-contamination","Загрязнение бенчмарка (Benchmark Contamination)",{"slug":49,"category":5,"name":50,"updated_at":34},"catastrophic-forgetting","Катастрофическое забывание (Catastrophic Forgetting)",{"slug":52,"category":5,"name":53,"updated_at":38},"computer-vision","Компьютерное зрение",{"slug":55,"category":5,"name":56,"updated_at":34},"constitutional-ai","Конституционный ИИ (Constitutional AI)",{"slug":58,"category":5,"name":59,"updated_at":30},"context-window","Контекстное окно",{"slug":61,"category":5,"name":62,"updated_at":38},"deep-learning","Глубокое обучение",{"slug":64,"category":5,"name":65,"updated_at":30},"diffusion-model","Диффузионная модель (Diffusion Model)"]