Параметры — это то, что превращает набор слоёв нейронной сети в работающий искусственный интеллект. Они определяют, как модель обрабатывает информацию, какие закономерности видит и насколько точными будут её ответы.
Короткое определение
Параметры модели — это внутренние числовые веса и смещения, которые нейросеть подбирает в процессе обучения. Благодаря этим параметрам модель учится распознавать смыслы, образы и связи в данных.
Подробное объяснение
В любой нейросети есть слои, состоящие из «нейронов». Нейроны соединены между собой, и каждое соединение имеет числовой вес — параметр. Когда данные проходят через сеть, эти веса определяют, что модель считает важным, а что — второстепенным.
Во время обучения параметры постепенно корректируются. На старте они случайные, но после миллионов итераций модель находит такие значения, которые позволяют ей уверенно решать поставленную задачу: распознавать объект, понимать текст или предсказывать вероятный следующий токен.
Количество параметров напрямую влияет на возможности модели. Чем их больше, тем сложнее закономерности она способна уловить. Именно поэтому современные языковые модели имеют десятки и сотни миллиардов параметров.
Однако рост параметров — не самоцель. Большие модели требуют больше данных, вычислений и памяти, поэтому индустрия постепенно движется к более «умным» архитектурам, где важна не только величина, но и эффективность.
Параметры работают совместно: один отвечает за один тип связи, другой — за другой. В сумме они формируют сложное поведение, которое и позволяет модели выполнять интеллектуальные задачи.
В экосистемах вроде GPT, Claude, GigaChat и YandexGPT параметры определяют всё: способность вести диалог, удерживать контекст, понимать длинные запросы, писать код, анализировать документы и рассуждать последовательно.
Для пользователя параметры остаются «под капотом», но от их качества зависит, насколько надёжно будет работать ИИ — особенно в задачах, где важны точность и логика.
Примеры использования
- Определение способности модели понимать длинный контекст.
- Сравнение моделей по качеству: 7B, 70B или 405B параметров.
- Оценка необходимых ресурсов для инференса.
- Настройка тонкой дообученной модели — изменение части параметров.
- Контроль за тем, как модель воспринимает особенности языка или данных.
Связанные термины
- Нейронная сеть
- Обучение модели
- Вес (Weight)
- Bias (смещение)
- Backpropagation
- LLM
- Inference