Parametry modelu
Zaktualizowano:
Parametry modelu to wartości numeryczne, które są optymalizowane podczas procesu uczenia się algorytmu. W kontekście sieci neuronowych, zwłaszcza dużych modeli językowych (LLM), parametry te obejmują przede wszystkim wagi połączeń między neuronami oraz wartości biasów. To właśnie te parametry decydują o tym, jak model przetwarza dane wejściowe i generuje dane wyjściowe.
Liczba parametrów jest często używana jako miara rozmiaru i potencjalnej złożoności modelu. Większa liczba parametrów zazwyczaj oznacza, że model ma większą pojemność do uczenia się złożonych wzorców i reprezentacji danych, co może przekładać się na lepszą wydajność w trudnych zadaniach. Jednakże, modele z bardzo dużą liczbą parametrów wymagają również znacznie większych zasobów obliczeniowych do trenowania i wnioskowania, a także są bardziej podatne na nadmierne dopasowanie (overfitting), jeśli nie są odpowiednio regulowane lub trenowane na wystarczająco dużych zbiorach danych.
Przykładowo, określenia takie jak "model 7B" czy "model 70B" odnoszą się do liczby miliardów parametrów, które dany model posiada. Jest to kluczowy wskaźnik porównawczy w dziedzinie AI, informujący o skali i możliwościach danego rozwiązania. Parametry różnią się od hiperparametrów, które są ustawiane ręcznie przed treningiem (np. szybkość uczenia, rozmiar partii) i nie są modyfikowane przez sam model w trakcie uczenia.