Параметры модели

Параметры модели — это настраиваемые числовые значения внутри нейронной сети, которые определяют, как модель преобразует входные данные в выходные. Параметры включают веса связей между нейронами и смещения (bias), которые корректируются в процессе обучения для минимизации ошибки предсказания.

Типы параметров

  • Веса (weights) — числовые коэффициенты, определяющие силу связи между нейронами. Они умножаются на входные значения и суммируются.
  • Смещения (bias) — константы, добавляемые к взвешенной сумме входных значений, позволяющие сдвигать функцию активации.

Количество параметров и масштаб модели

Количество параметров часто используется как мера размера и потенциальной мощности нейронной сети:

  • Малые модели: от нескольких миллионов до 1 миллиарда параметров (например, BERT-base: 110M, GPT-2: 1.5B)
  • Средние модели: от 1 до 10 миллиардов параметров (например, LLaMA 2 7B, Mistral 7B)
  • Крупные модели: от 10 до 100 миллиардов параметров (например, GPT-4, Claude 3 Opus)
  • Сверхкрупные модели: более 100 миллиардов параметров (например, PaLM 540B, Qwen3-235B)

Влияние количества параметров

Увеличение количества параметров обычно приводит к:

  • Повышению способности к обобщению — модель может лучше применять полученные знания к новым ситуациям
  • Улучшению понимания контекста — модель может учитывать более сложные взаимосвязи в данных
  • Расширению знаний — модель может хранить больше информации из обучающих данных
  • Повышению вычислительных требований — требуется больше памяти и вычислительной мощности

Эффективность использования параметров

Не все параметры одинаково полезны. Современные исследования показывают, что:

  • Многие параметры могут быть избыточными (модели можно "прореживать" без существенной потери качества)
  • Архитектуры с разреженной активацией (например, MoE) позволяют эффективнее использовать большое количество параметров
  • Качество обучающих данных часто важнее простого увеличения количества параметров

В современных языковых моделях количество параметров может достигать триллионов, но это не всегда приводит к пропорциональному улучшению производительности. Важно также учитывать архитектуру модели, качество данных и методы обучения.