Параметры Искусственного Интеллекта

Термин «параметры искусственного интеллекта» может означать разные вещи в зависимости от контекста. Обычно его разделяют на три основные категории: технические параметры моделей (о чем говорят дата-сайентисты), гиперпараметры обучения (как модель учится) и параметры взаимодействия (как пользователи управляют ответами ИИ, например, в ChatGPT).

Ниже подробный разбор каждой категории.

 1. Параметры модели (Model Parameters)
Это переменные, которые нейросеть изучает во время обучения на огромных массивах данных. Именно их количество часто указывают в характеристиках языковых моделей (например, «модель с 175 миллиардами параметров» для GPT-3).
Что это такое: По сути, это веса (weights) и смещения (biases) в нейронной сети. Это числа, которые определяют, какую информацию передавать дальше между слоями нейросети.
Аналогия: Если представить ИИ как огромный рецептурный справочник, то параметры — это сами рецепты и пропорции ингредиентов, которые повар (ИИ) выучил за годы практики.
Значение: Чем больше параметров (обычно), тем больше информации модель может запомнить и тем сложнее зависимости она способна улавливать. Однако просто увеличение параметров требует колоссальных вычислительных ресурсов.

2. Гиперпараметры (Hyperparameters)
Это настройки, которые задают инженеры до начала обучения. Они управляют процессом обучения модели и не изменяются самой моделью в ходе этого процесса.
Learning Rate (Скорость обучения): Определяет, насколько сильно модель будет менять свои параметры на каждом шаге обучения.
Слишком высокая: Модель будет «перескакивать» через оптимальные решения.
Слишком низкая: Модель будет учиться очень долго или застрянет.
Batch Size (Размер пакета): Количество примеров, которые модель обрабатывает за один раз, прежде чем обновить свои параметры.
Количество эпох (Epochs): Сколько раз модель пройдет через весь обучающий датасет целиком.
Функция активации: Математическая функция (например, ReLU, Sigmoid), которая решает, должна ли активироваться (сработать) конкретная нейронная сеть (нейрон).

 3. Входные параметры (Параметры запроса / Inference parameters)
Это то, с чем обычно сталкиваются пользователи сервисов вроде ChatGPT, Midjourney или Claude. Эти параметры позволяют управлять «темпераментом» и креативностью ответов модели в моменте.
Температура (Temperature): Контролирует степень случайности ответов.
Низкая температура (0.0 – 0.3): Модель выбирает самые вероятные, безопасные и точные слова. Ответы становятся более детерминированными (предсказуемыми). Подходит для фактологических задач.
Высокая температура (0.8 – 1.5): Модель начинает выбирать менее вероятные слова, что делает текст более креативным, случайным и «фантазийным», но повышает риск ошибок (галлюцинаций).
Top-p (Nucleus Sampling / Ядерная выборка): Альтернатива температуре. Модель рассматривает набор самых вероятных следующих слов, общая вероятность которых составляет значение `p`.
    Пример: Если `p = 0.9`, модель будет выбирать слово только из числа самых вероятных вариантов, которые в сумме набирают 90% вероятности, отбрасывая хвост маловероятных слов.
Max Tokens (Максимальная длина): Ограничивает длину ответа (один токен — это примерно часть слова или знак препинания).
Frequency Penalty (Штраф за частоту): Насколько сильно модель будет стараться избегать повторения одних и тех же слов или фраз.
Presence Penalty (Штраф за присутствие): Поощряет модель вводить новые темы, даже если они не очень логично вытекают из предыдущего текста.
Top-k: Модель рассматривает только `k` самых вероятных следующих слов и выбирает из них.

 4. Технические параметры (Системные)
Параметры, связанные с работой нейросети как программы.
Контекстное окно (Context Window): Количество токенов (слов/символов), которое модель может "помнить" в текущем диалоге. Для GPT-3 это было около 4k токенов, для GPT-4 Turbo — 128k, для Gemini и Claude — до 1M токенов (как книга "Война и мир").
Размер эмбеддинга (Embedding size): Размерность векторного пространства, в которое модель преобразует слова для анализа связей между ними.

 Резюме
Если вы инженер, вас интересуют первые два пункта (веса и гиперпараметры).
Если вы пользователь (пишете промпты в чат), вас интересуют входные параметры (температура, top-p, penalties), так как именно они позволяют сделать ИИ более креативным или, наоборот, строгим и точным.