在AI领域，扩展定律（Scaling Laws）已成为推动技术进步的核心概念。这些定律描述了AI系统的效能如何随着训练资料、模型叁数或运算资源的增加而提升。正如自然界中的物理定律一样，扩展定律为AI的发展提供了可预测的框架，并在近年来成为大型语言模型（LLM）和复杂AI系统的基础。

预训练扩展是AI领域最早的扩展定律，其核心思想是：增加训练资料、模型叁数和运算资源，可以显着提升模型的智慧与准确度。这一定律在过去十年中推动了AI技术的飞速发展，尤其是在自然语言处理（NLP）和电脑视觉领域。

从Nvidia所提供的相关资讯可知，根据预训练扩展定律，当模型规模扩大时，其效能会呈现可预期的提升。例如，拥有数十亿甚至上兆个叁数的Transformer模型（如GPT系列）在处理复杂任务时表现出惊人的能力。这种扩展不仅需要大量的资料，还需要强大的运算资源来支持训练过程。为此，开发者依赖於高性能的加速运算技术，例如GPU和TPU，以应对庞大的训练工作负载。

预训练扩展的成功也催生了模型架构的创新，例如混合专家模型（Mixture of Experts, MoE）和分散式训练技术。这些技术不仅提高了模型的效能，还为多模态AI（能够处理文字、影像、音讯等多种资料类型）的发展奠定了基础。随着人类产生的资料量持续增长，预训练扩展将继续推动AI模型的能力提升。

虽然预训练扩展为AI模型提供了强大的基础能力，但并非所有组织都有资源从头训练大型模型。这时，训练後扩展（Post-Training Scaling）便成为一种高效的解决方案。训练後扩展允许开发者基於预训练模型进行微调，使其更适合特定领域或任务。

训练後扩展的技术包括微调（Fine-Tuning）、剪枝（Pruning）、量化（Quantization）、蒸馏（Distillation）和强化学习（Reinforcement Learning）等。这些技术能够在不重新训练整个模型的情况下，提升模型的运算效率、准确性或领域特异性。例如，一个预训练的大型语言模型可以通过微调来处理医疗诊断或法律文件分析等专业任务。

此外，训练後扩展还促进了AI模型的生态系发展。许多开源模型（如Hugging Face的Transformers）被广泛应用於各种领域，并衍生出数百甚至上千个特定用途的模型。这种生态系不仅降低了AI应用的门槛，还推动了对加速运算资源的需求。

近年来，测试阶段扩展（Test-Time Scaling）成为AI领域的新焦点。这项技术允许模型在推理阶段分配更多运算资源，以处理复杂的问题。与传统的单次推理不同，测试阶段扩展让模型能够进行多次推理，并将复杂问题分解成多个步骤来解决。

测试阶段扩展的核心在於「长思考」（Long Thinking），即模型在回答问题前会进行深入的推理。例如，当被问及如何制定一个商业计画时，模型可能会先分析市场趋势、评估竞争对手，并提出多个可能的策略，最终选择最优方案。这种能力使得AI在处理开放式问题时表现出更高的准确性和可靠性。

测试阶段扩展的技术包括思维链（Chain-of-Thought）提示、多数决抽样（Majority Voting）和搜寻（Search）等。这些方法不仅提升了模型的推理能力，还为自主代理型AI（Autonomous Agents）和实体AI应用提供了强大的支持。例如，在医疗领域，测试阶段扩展可以帮助分析临床试验资料，并为患者提供个性化的治疗建议；在供应链管理中，它可以优化物流路线并预测需求变化。

尽管扩展定律为AI技术的发展提供了明确的方向，但其应用也面临着挑战。首先，扩展模型需要大量的运算资源，这不仅增加了成本，还对环境造成了压力。其次，随着模型规模的扩大，如何确保其透明性和可解释性也成为一个重要议题。

然而，扩展定律的潜力不容忽视。随着技术的进步，未来可能会出现更高效的训练方法和更强大的运算平台，从而降低扩展的成本。此外，扩展定律的应用范围也将进一步扩大，从自然语言处理到机器人技术，从医疗诊断到气候预测，AI将在更多领域发挥其潜力。