Loss:クロスエントロピー誤差が用いられる。RLではクロスエントロピー誤差は用いられないため別の性能指標が必要。すべてのRLにおいて滑らかに変化する“自然な”指標があるわけではない。例:物を集めるゲームでは、ある一定の能力を獲得すると、急激にポイントが増加する。performance”を導入。これを用いて、モデルサイズや環境とのインタラクション量が性能に対してどのような関係か調べる。デルサイズは、計算予算のべき乗則に従う。returnでは直線的な性能増加がみられない。performanceを導入。訓練時の計算量を性能とみなす。performanceに変えた。Frontierは直線になる。(a)の曲線形状は学習による性能向上を示すが、(b)の曲線の形状は意味を読み取らなくてよさそう。performanceを導入すると、以下の経験式がおおよそ成立すると分かった。十分なインタラクションがある場合(E→∞)、IはNのべき乗則に従う。十分なモデルサイズである場合、IはEのべき乗則に従う。※唐突に聞こえるが、類似の式が言語モデルにおいて成立していた。数字を当てられたらreward1が得られる。