Що є Закон масштабування?

Шаблон уваги, де кожен маркер звертається лише до вікна фіксованого розміру сусідніх маркерів, щоб зменшити обчислення.

Навчальна установка, де модель вдосконалюється шляхом генерування даних через взаємодію або змагання з її копіями.

Наскільки чітко задокументовані та зрозумілі логіка системи ШІ, джерела даних і обмеження.

Зміна вхідних даних реального світу з часом, що може погіршити продуктивність моделі.

Наскільки добре модель працює на нових, невидимих даних за межами навчального набору.

Вектор, що показує, наскільки має змінитися кожен параметр, щоб зменшити втрати.