매개 변수는 AI의 최신 모델을 결정하는 “설정”입니다.
원시 유니폼에서는 숫자 일뿐입니다. 그의 마음 속의 AI는 단지 수학이기 때문입니다.
수학은 신경망의 기본 제품을 보장하기 위해 매우 빠른 컴퓨터 시스템에 부과되는 더 많은 수학 위에 계층화되어 있습니다.
AI 시스템의 주요 두뇌 인 이러한 신경망은 다양한 제품 및 결과를 생산하기 위해 다양한 방식으로 구성됩니다.
예를 들어, 하나의 버전은 GPT 모델 또는 큰 혀를 만듭니다. 다른 버전은 AI 등의 이미지를 만들기위한 확산 모델을 제공합니다.
AI와 관련된 모든 것과 마찬가지로 이것은 구조를 설명하는 매우 단순화 된 방법이지만 무언가를 이해하는 현장 방법을 제공합니다.
매개 변수는 어떻게 작동합니까?
매개 변수는 AI 모델의 작동 방식을 결정합니다. 실제 매개 변수를 구성하는 집중적 인 수학 및 알고리즘은“기계의 영혼”을 제공합니다.
일반적으로 AI 모델에서 사용되는 매개 변수가 많을수록 모델이 더 강력합니다.
이는 매개 변수가 모델이 입력에 어떻게 응답하는지와 출력의 내용을 결정하는 변수이기 때문입니다.
소화를 용이하게하기 위해 구체적인 예를 들어 봅시다.
AI 챗봇 앞에 앉아“터키의 수도는 무엇입니까?”라는 단어를 입력 할 때,이 글자와 단어는 컴퓨터와 함께 숫자로 변환되어 AI 모델의 신경 네트워크로로드됩니다.
이것은 자신의 컴퓨터 나 클라우드에있을 수 있습니다.
그런 다음이 모델은 컴퓨터 처리 칩 내부에서 불가능한 속도로 엄청나게 복잡한 계산 세트를 수행하고, 원하는 대답을 제공하는 매개 변수를 사용합니다.
이러한 매개 변수에는 서구 문화 훈련의 양, 필터 및 그것이 제공하는 답을 형성하고 결정하는 다른 여러 구성 요소와 같은 상대적 중요성, 변위를 결정하는 가중치가 포함됩니다.
“Ankara”라는 단어는 간단한 대답처럼 보이지만 이것은 순수한 결과, 아마도 수십억의 AI 계산 일 것입니다.
하나의 간단한 예. 모델은 단어, 문맥 및 각 특정 질문에 대한 언어 적 대답의 의미를 계산해야합니다. 예를 들어, 칠면조 나 음식이나 음식입니까?
이러한 모든 컴퓨팅 트랜잭션은 나노초로 발생하며 결과를 거의 즉시 볼 수 있습니다.
학습 할 때 매우 중요한 매개 변수는 모델에 추가되며, 추가 후 모델에서 새로운 훈련 또는 얇은 튜닝이 수행 될 때 까지이 모델의 모델링에 설치됩니다.
현실 세계에서 매개 변수의 중요성
물론, 매개 변수는 인공 지능의 한계를 훨씬 뛰어 넘습니다.
세계는 질량, 속도, 크기, 길이와 같은 거대한 매개 변수 세트로 구성되어 있으며 훨씬 더 큽니다.
이것들은 우리의 물리적 세계를 결정하고 조작하기 위해 매일 사용하는 설정입니다. 물리적 세계에서와 마찬가지로 AI가 세상과 상호 작용하는 방식을 정의하는 유일한 방법은 아닙니다.
교육 데이터의 품질, 모델의 아키텍처 및 신경망에 적용되는 비없는 컴퓨팅 성능은 모든 사람이 결과에 영향을 미칩니다.
Deepseek 모델의 최근 도착은이 날카로운 사실을 나타냅니다.
이것은 겸손한 장비에서 혁신적인 방법을 사용하여 교육을받은 모델이며 여전히 OpenAI와 같은 회사의 거대한 살아남은 인공 지능 모델에 대해 동일하거나 더 나은 결과를 창출 할 수있었습니다.
이로 인해 모델링 아키텍처의 중요성이 세계의 성능을 실질적으로 개선하기 위해 크게 다시 생각했습니다. 컴퓨터가 가장 큰 사람들이나 가장 많은 매개 변수를 가진 사람들이 이길 것이라는 것은 아직 확실한 결론이 아닙니다.
우리는 거의 확실하게 AI 및 AI 모델에 대한 교육 매개 변수의 가능성을 거의 보지 못했지만, 추론 및 사고와 같은 방법의 도착은 초기 학습 과정에 의해 주어진 무게를 변화시킬 수 있습니다.
AI가 기본 매개 변수를 개선하는 법을 배우기 시작하자마자 이러한 놀라운 구성 요소의 전력과 유용성이 기하 급수적 일 것입니다.
