OpenAI और DeepMind के Scaling Laws अनुसंधान में दृष्टिकोण और विधियाँ भिन्न हैं। Scaling Laws यह भविष्यवाणी कर सकते हैं कि बड़े मॉडल के पैरामीटर, डेटा मात्रा और गणना मात्रा में बदलाव के साथ हानि में क्या परिवर्तन होगा। प्रतिस्पर्धा कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास और मानव-मशीन सह-स्थिति के भविष्य को आकार देने में मदद करेगी। बड़े भाषा मॉडल का प्री-ट्रेनिंग में मॉडल के आकार, डेटा मात्रा, और प्रशिक्षण लागत के बीच संतुलन बनाना शामिल है। Scaling Laws डिजाइन निर्णयों को बेहतर बनाने में मदद कर सकते हैं। DeepMind का तर्क है कि मॉडल का आकार और डेटा मात्रा को समान अनुपात में बढ़ाना चाहिए।