In AI is een parameter een eigenschap die wordt geleerd uit de gegevens die worden gebruikt om het model te trainen.. Dit is een aanpasbaar element dat het gedrag en de functionaliteit van het AI-model bepaalt..
Parameters spelen een cruciale rol in de werking van AI-modellen:
- Ze beïnvloeden de manier waarop het model gegevens interpreteert en reacties genereert..
- Hierdoor kan het model leren van de trainingsgegevens en deze kennis generaliseren om nieuwe invoer te verwerken..
- Ze worden tijdens de training aangepast om de prestaties van het model op specifieke taken te optimaliseren..
In het geval van taalmodellen worden de parameters vaak geassocieerd met de gewichten van de verbindingen tussen de neuronen in het neurale netwerk van het model.. Hoe meer parameters het model heeft, hoe meer details en nuances het kan leren van de gegevens, waardoor het complexere en natuurlijkere reacties kan produceren. Parameters zijn essentieel omdat ze de basis vormen van het vermogen van het model om taal te 'begrijpen' en te genereren die natuurlijk klinkt voor menselijke gebruikers.
Dit zijn de nummers (numerieke waarden) die bepalen hoe het model de inzendingen (gegevens) in verlaat (voorspellingen).
Voorbeeld: In een neuraal netwerk heeft elke verbinding tussen neuronen een gewicht (gewicht) en elk neuron heeft een bias (vertekening). Deze gewichten en vertekeningen zijn de parameters.
Rol
- De parameters winkelkennis van het model, geleerd van de trainingsgegevens.
- Ze worden aangepast via optimalisatie-algoritmen (bijv: gradiëntdaling) om de fout tussen voorspellingen en werkelijke resultaten te minimaliseren.
Soorten van parameters
Aanstuurbare parameters : die het model tijdens de training aanpast (bijvoorbeeld de gewichten van een neuraal netwerk).
Hyperparameters externe parameters gedefinieerd voor training (bv. leersnelheid, aantal lagen, enz.). Ze worden niet geleerd door het model.
Waarom zijn er zoveel parameters?
- Modelcapaciteit :
- Hoe meer parameters een model heeft, hoe meer het theoretisch kan vastleggen complexe patronen in de gegevens (bijvoorbeeld GPT-3 met 175B, d.w.z. 175 miljard parameters versus BERT met 340M, 340 miljoen parameters).
- Te veel parameters kunnen echter leiden tot overleren (overpassen) of hoge berekeningskosten.
- Kosten en middelen :
- Modellen met miljarden parameters (bijv. GPT-4) vereisen supercomputers en enorme hoeveelheden gegevens.
- Voorbeeld: GPT-3 training zou enkele miljoenen dollars hebben gekost om te berekenen.
Voorbeelden
- GPT-4 (~1,8T parameters): elke parameter beïnvloedt het genereren van tekst, afhankelijk van de context.
- Stabiele verspreiding (890M parameters): parameters met betrekking tot beeldgeneratie via diffusielagen.
- BERT (340M-parameters): parameters die worden gebruikt om de relaties tussen woorden te begrijpen.
Belangrijkste punten
- Parameters ≠ Prestaties Een model met minder parameters maar betere training (bijv: Chinchilla) kan beter presteren dan een groter model.
- Saldo Het vinden van een compromis tussen de grootte van het model, beschikbare gegevens en middelen is cruciaal bij AI.
