En IA, un parámetro es una propiedad aprendida a partir de los datos utilizados para entrenar el modelo.. Se trata de un elemento ajustable que determina el comportamiento y la funcionalidad del modelo de IA..
Los parámetros desempeñan un papel crucial en el funcionamiento de los modelos de IA:
- Influyen en la forma en que el modelo interpreta los datos y genera las respuestas..
- Permiten al modelo aprender de los datos de entrenamiento y generalizar este conocimiento para procesar nuevas entradas..
- Se ajustan durante el entrenamiento para optimizar el rendimiento del modelo en tareas específicas..
En el caso de los modelos lingüísticos, los parámetros suelen estar asociados a los pesos de las conexiones entre las neuronas de la red neuronal del modelo.. Cuantos más parámetros tenga el modelo, más detalles y matices podrá aprender de los datos, lo que le permitirá producir respuestas más complejas y naturales. Los parámetros son esenciales porque constituyen la base de la capacidad del modelo para "entender" y generar un lenguaje que suene natural a los usuarios humanos.
Estos son los números (valores numéricos) que definen la forma en que el modelo transforma la entradas (datos) en sale de (predicciones).
Ejemplo: En una red neuronal, cada conexión entre neuronas tiene un peso (peso), y cada neurona tiene un sesgo (sesgo). Estos pesos y sesgos son los parámetros.
Papel
- Los parámetros almacenar conocimientos del modelo, aprendido a partir de los datos de entrenamiento.
- Se ajustan mediante algoritmos de optimización (por ejemplo descenso gradiente) para minimizar el error entre las predicciones y los resultados reales.
Tipos de parámetros
Parámetros accionables : los que el modelo ajusta durante el entrenamiento (por ejemplo, los pesos de una red neuronal).
Hiperparámetros parámetros externos definidos antes de entrenamiento (por ejemplo, velocidad de aprendizaje, número de capas, etc.). No los aprende el modelo.
¿Por qué hay tantos parámetros?
- Capacidad del modelo :
- Cuantos más parámetros tenga un modelo, más podrá captar teóricamente patrones complejos en los datos (por ejemplo, GPT-3 con 175B, es decir, 175.000 millones de parámetros frente a BERT con 340M, 340 millones de parámetros).
- Sin embargo, un número excesivo de parámetros puede dar lugar a sobreaprendizaje (sobreajuste) o costes de cálculo elevados.
- Costes y recursos :
- Los modelos con miles de millones/miles de millones de parámetros (por ejemplo, GPT-4) requieren superordenadores y cantidades ingentes de datos.
- Ejemplo: el cálculo de la formación GPT-3 habría costado varios millones de dólares.
Ejemplos
- GPT-4 (~1,8T parámetros): cada parámetro influye en la generación del texto en función del contexto.
- Difusión estable (890M parámetros): parámetros relacionados con la generación de imágenes mediante capas de difusión.
- BERT (340M parámetros): parámetros utilizados para comprender las relaciones entre las palabras.
Puntos clave
- Parámetros ≠ Rendimiento Un modelo con menos parámetros pero mejor entrenado (Ej: Chinchilla) puede superar a un modelo más grande.
- Saldo Encontrar un compromiso entre el tamaño del modelo, los datos disponibles y los recursos es crucial en la IA.
