Mik azok a paraméterek az AI-ban?
A paraméterek (angolul: Parameters) olyan belső értékek egy AI- vagy gépi tanulási modellben, amelyek meghatározzák, hogyan viselkedik a modell a tanulás és az előrejelzés során. Ezeket az értékeket a modell a tanítás során automatikusan megtanulja az adatok alapján.
A paraméterek döntik el, hogy a bemeneti adatok alapján milyen kimenetet generáljon a rendszer – például egy LLM esetén milyen szavakat jósol meg, vagy egy képfeldolgozó rendszer esetén mit ismer fel a képen.
Hol találhatóak a paraméterek?
A leggyakoribb példák a neurális hálózatok súlyai és bias (eltolási) értékei. Ezek minden réteg és neuron kapcsolatát meghatározzák, és együttesen formálják a modell működését.
Példa:
- Egy egyszerű neurális hálózatban lehet néhány ezer paraméter.
- Egy nagy nyelvi modell (LLM) milliárdos nagyságrendű paraméterrel rendelkezhet (pl. GPT-4 több mint 1 billió paraméterrel dolgozik).
Mire jók?
- Meghatározzák a modell tanult tudását
- Közvetlenül befolyásolják a predikciók pontosságát
- Lehetővé teszik a testreszabást (pl. finomhangolás során a paraméterek értékei módosulnak)
Előre definiált vagy tanulható?
A paraméterek nem kézzel kerülnek beállításra – a tanulás során automatikusan változnak a visszaterjesztés és optimalizálás (pl. gradiens alapú módszerek) révén. Ez különbözteti meg őket a hiperparaméterektől, amelyek kézzel vagy automatikus kereséssel kerülnek beállításra (pl. tanulási ráta, rétegek száma).
Összefoglalva
A paraméterek az AI-modellek működésének alapját képezik: ezek tárolják a tanult mintákat és döntik el, hogy a modell hogyan reagál az új adatokra. Minél több és minél jobban beállított paramétere van egy modellnek, annál összetettebb feladatokat képes megoldani.