# KI-Skalierungsgesetze

Eintrag: term-scaling-laws · Typ: Begriff · Ausgabe: 0.20.0 · Quellenstichtag: 2026-09-15

[Im Atlas lesen](https://theaiatlas.org/de/ideas/scaling-laws/) · [Vollständige Quellennotizen](https://theaiatlas.org/de/evidence.html#idea-scaling-laws) · [JSON](https://theaiatlas.org/records/term-scaling-laws.json) · [Festgehaltenes vollständiges Datenpaket](https://theaiatlas.org/editions/e74392d479c0e7da8636a7d6a0454d03510df86ffca9931eb86babd952665ca5/data.json)

Pfad im Datenpaket: `/glossary/139`. Geprüft: 2026-09-15.

> Dieser redaktionell ausgewählte Atlas entstand mit KI-Unterstützung. Er ist keine Vollerhebung, ordnet keine Zugehörigkeiten zu und wurde nicht unabhängig auf Richtigkeit geprüft.

> Koordinaten und Bereiche fassen öffentliche Positionen zusammen. Sie sind keine Wahrscheinlichkeiten, Ranglisten, statistischen Intervalle oder Maße für die Sicherheit eines Unternehmens.

> Behalte Quellenzuordnung, Genauigkeit der Veröffentlichungsdaten, Abrufhinweise, Gegenargumente und Einschränkungen bei. Das Lesen einer Quelle beweist nicht die Richtigkeit ihrer Aussagen.

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> Der Quellenstichtag der Ausgabe, das Prüfdatum eines Akteurs und das Veröffentlichungsdatum einer Quelle haben unterschiedliche Bedeutungen. Null bedeutet nicht verfügbar, nicht den Zahlenwert null.

## Veröffentlichungsdaten und Alter der Quellen

Die Quellen sind über 18 Monate alt.

Neueste datierte Quelle: 2022-03-29. Bewertet zum Quellenstichtag dieser Ausgabe: 2026-09-15. Grenze von 18 Monaten: 2025-03-15.

Das Alter einer Veröffentlichung belegt weder die Gültigkeit einer Aussage noch ein erneutes Lesen der Quelle. Fehlende Daten und nur auf Monat oder Jahr genaue Angaben bleiben im JSON-Eintrag ausdrücklich erkennbar.

## /summary

Gemessene Muster, die Modellgröße, Trainingsdaten und Rechenressourcen mit Leistung verknüpfen. Jedes Muster bezieht sich auf ein bestimmtes Maß und einen bestimmten Trainingsaufbau.

Aussage: claim-term-scaling-laws-1a5192ba3d7825ca26b24a72. Einordnung: Zusammenfassung.

[scaling-kaplan](https://arxiv.org/abs/2001.08361) · [scaling-chinchilla](https://arxiv.org/abs/2203.15556)

## /definition

Forschende trainieren unterschiedlich große Modelle und passen Gleichungen an die Ergebnisse an. Bei Sprachmodellen ist ein häufiges Maß der Vorhersageverlust: wie schlecht das Modell den nächsten Textbaustein vorhersagt.

Aussage: claim-term-scaling-laws-1e4c26398ee834b2e16dc7b8. Einordnung: Zusammenfassung.

[scaling-kaplan](https://arxiv.org/abs/2001.08361) · [scaling-chinchilla](https://arxiv.org/abs/2203.15556)

## /placement

Kartenkontext: Diese Studien prägen Erwartungen an den Zuwachs von Fähigkeiten und den Ressourcenbedarf.

Aussage: claim-term-scaling-laws-25f52a21ad9f2e54a62ed1b2. Einordnung: redaktionell.

[scaling-kaplan](https://arxiv.org/abs/2001.08361) · [scaling-chinchilla](https://arxiv.org/abs/2203.15556)

## /distinction

Größer ist nicht die einzige Möglichkeit. Hoffmann und Mitautoren erzielten bessere Ergebnisse, indem sie Modellgröße und mehr Trainingsdaten aufeinander abstimmten. Einen gemessenen Trend auf ungeprüfte Größenordnungen zu übertragen, fügt eine Annahme hinzu.

Aussage: claim-term-scaling-laws-09422ce4d5c74cb753a9bb98. Einordnung: Zusammenfassung.

[scaling-kaplan](https://arxiv.org/abs/2001.08361) · [scaling-chinchilla](https://arxiv.org/abs/2203.15556)

## Herkunft der Quellen

### scaling-kaplan

[Scaling Laws for Neural Language Models](https://arxiv.org/abs/2001.08361)

Jared Kaplan and coauthors / arXiv · Quelle aus erster Hand (Originalquelle) · Veröffentlicht: 2020-01-23 · Material zuletzt gelesen: 2026-09-15 · Quellenprüfung: gelesen

Was genau gelesen wurde, steht im Quellenhinweis.

Zusammenfassung und Einreichungsangaben gelesen. Die gemessenen Zusammenhänge betreffen den Vorhersageverlust von Sprachmodellen und Trainingsressourcen, keinen AGI-Zeitpunkt.

Keine Archivprüfung dokumentiert.

### scaling-chinchilla

[Training Compute-Optimal Large Language Models](https://arxiv.org/abs/2203.15556)

Jordan Hoffmann and coauthors / arXiv · Quelle aus erster Hand (Originalquelle) · Veröffentlicht: 2022-03-29 · Material zuletzt gelesen: 2026-09-15 · Quellenprüfung: gelesen

Was genau gelesen wurde, steht im Quellenhinweis.

Zusammenfassung und Einreichungsangaben gelesen. Die Tests stimmen Parameterzahl und Trainingstokens bei festem Rechenbudget aufeinander ab. Die Ergebnisse gelten für die untersuchten Aufbauten.

Keine Archivprüfung dokumentiert.