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マイクロソフトの研究チームが、AIモデルの18の核心能力を評価し、タスク要求とモデル能力を直接比較できるADeLeを開発した。この手法は新規タスクでの性能を約8%の誤差で予測できる。
研究チームが、大規模言語モデルの訓練予算からベンチマーク性能のスケーリングを直接モデル化する枠組みを提案し、固定トークン対パラメータ比率では単純なべき法則が複数の下流タスクの精度を正確に記述できることを発見した。