巨大モデルに尋ねると広がりが返る——犬92%、狼7%、車1%。この形は隠れた地図だ。犬が狼のすぐ隣、車から遠くにあると示す。教えを運ぶのは誤答のほうだ。蹄鉄投げのように:杭に掛かった一投が点になるが、どれが惜しく寄り、どれが大きく外れたかも見える。言いかえれば、生のスコア z は一人の勝者ではなく、確率の一揃いになる。
熱を上げて、ささやきを聞く。
その1%の手がかりは小さすぎて学べない。だから広がりをやわらげる。確率にする前に、各スコアを温度 T で割るのだ。T を1より上げると、かすかな推測が聞こえる高さまで立ち上がる。ブランデーのグラスを温めるように:わずかな熱が、冷たいままでは決して気づけない繊細な香りを引き出す。言いかえれば、T が大きいほど曲線は平らになり、小さな確率が意味を持つようになる。
今度は小さいモデルが曲線まるごとを写し取る。
生徒を、教師のやわらげた広がりに合わせて訓練する——むき出しの答えではなく、形そのものを、一点ずつ。合鍵を削り出すように:未加工の鍵を、元の鍵の山ひとつひとつに沿って、刻みごとに削る。言いかえれば、生徒のやわらげた推測 q を教師の p へ引き寄せる。教師の側は固定だから、隙間を詰めるとは、二つの曲線のあいだのずれを縮めることにほかならない。
出来上がるのは、本当に動かせるモデルだ——重さは十分の一、一語あたりの費用も十分の一——なのに巨大モデルの技をほぼそのまま備える。より多くのデータを見たからではない。巨大モデルが世界をどう見極めるかを受け継いだからだ。蒸留器のように:大樽いっぱいのもろみを、小さな一本へ煮詰める——量ははるかに少なく、性格は同じまま、凝縮されて。言いかえれば、一語あたりの費用はパラメータ数 P に従う。だからパラメータが十分の一なら、費用もおよそ十分の一だ。