ChatGPT模型參數(shù)是什么意思？ChatGPT中的1750億參數(shù)講解，我們經(jīng)常會看到在介紹大語言、擴(kuò)散等模型時，會在后面或前綴加上100億、500億、2000億等各種參數(shù)，你可能會納悶這到底是個啥呀，是體積大小、內(nèi)存上限、還是使用權(quán)限?

在ChatGPT發(fā)布一周年的日子，「AIGC開放社區(qū)」用通俗易懂的方式為大家介紹一下這個參數(shù)的含義。由于OpenAI沒有公布GPT-4的詳細(xì)參數(shù)，我們就用GPT-3的1750億來說說。

OpenAI曾在2020年5月28日發(fā)布了一份名為《Language Models are Few-Shot Learners》的論文，就是GPT-3，對模型的參數(shù)、架構(gòu)、功能進(jìn)行了詳細(xì)的闡述。

論文地址:https://arxiv.org/abs/2005.14165

大模型的參數(shù)含義

按照該論文的說法，GPT-3的參數(shù)達(dá)到了1750億，而GPT-2只有15億，整整提升了100多倍。

參數(shù)的大幅度提升主要體現(xiàn)在存儲、學(xué)習(xí)、記憶、理解、生成等能力全面得到增強(qiáng)，這也是為什么ChatGPT可以無所無能。

這些參數(shù)可以被看作是模型的“記憶細(xì)胞”，它們決定了模型如何處理輸入的數(shù)據(jù)、如何做出預(yù)測和生成文本等所以，大模型中的參數(shù)通常指的是模型內(nèi)部用于存儲知識和學(xué)習(xí)能力的數(shù)值。。

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，這些參數(shù)主要是權(quán)重和偏置，在訓(xùn)練過程中通過不斷的迭代來優(yōu)化。權(quán)重控制著輸入數(shù)據(jù)之間的相互影響，而偏置則是添加到最終計算中以調(diào)整輸出的數(shù)值。

在網(wǎng)絡(luò)層之間的每個連接上都有一個權(quán)重，決定了一個節(jié)點（神經(jīng)元）的輸入在計算下一個層的節(jié)點輸出時的影響程度權(quán)重是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的核心參數(shù)，它們表示輸入特征與輸出之間的關(guān)系強(qiáng)度或重要性。。

偏置則是另一種類型的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，它們通常與每個節(jié)點的輸出相加以引入一個偏移量，使得激活函數(shù)能夠在零附近有更好的動態(tài)范圍，從而改善和調(diào)整節(jié)點的激活水平。

可以把GPT-3看作是一間超級大辦公室的助理，里面有1750億個抽屜（參數(shù)），每個抽屜里都放著一些特定的信息，包括單詞、短語、語法規(guī)則、斷句原則等簡單來說，。

當(dāng)你向ChatGPT提問時，例如，幫我生成一個用于社交平臺的鞋子營銷文案。GPT-3這個助理就會去裝有營銷、文案、鞋子等抽屜中去提取信息，然后按照你的文本要求進(jìn)行排列組合重新生成。

GPT-3會像人類一樣閱讀大量的文本來學(xué)習(xí)各種語言和敘述結(jié)構(gòu)在預(yù)訓(xùn)練過的程中，。

每當(dāng)它讀到新信息或嘗試生成新的文本方法時，都會打開這些抽屜查看里面的信息，并嘗試找出最好的信息組合來回答問題或生成連貫的文本。

當(dāng)GPT-3在某些任務(wù)上表現(xiàn)得不夠好時，會根據(jù)需要調(diào)整抽屜里的信息(更新參數(shù))，以便下次能做得更好。

所以，每個參數(shù)都是模型在特定任務(wù)上的一個小決策點。更大的參數(shù)意味著模型可以有更多的決策能力和更細(xì)致的控制力，同時可以捕捉到語言中更復(fù)雜的模式和細(xì)節(jié)。

模型的參數(shù)越高，性能就一定越好嗎

從性能上來看，對于ChatGPT等大型語言模型而言，參數(shù)量多通常意味著模型有更強(qiáng)的學(xué)習(xí)、理解、生成、控制等能力。

但隨著參數(shù)的增大，也會出現(xiàn)算力成本高，邊際效應(yīng)遞減，過擬合等問題，尤其是對于沒有開發(fā)能力、算力資源的中小企業(yè)和個人開發(fā)者來說非常困難。

更高的算力消耗:

參數(shù)越大，所消耗的算力資源就越多。這意味著訓(xùn)練更大的模型需要更多的時間和更昂貴的硬件資源。

邊際效應(yīng)遞減:

隨著模型規(guī)模的增長，從每個新增參數(shù)獲得的性能提升越來越少。有時候，增加參數(shù)量并不能帶來顯著的性能改進(jìn)，而是帶來更多的運(yùn)營成本負(fù)擔(dān)。

優(yōu)化困難:

當(dāng)模型的參數(shù)量極大時，它可能會遇到“維度的詛咒”，即模型變得如此復(fù)雜以至于很難找到優(yōu)化的解決方案，甚至在某些區(qū)域出現(xiàn)性能退化。這一點在OpenAI的GPT-4模型上體現(xiàn)的非常明顯。

推理延遲:

參數(shù)量大的模型在執(zhí)行推理時通常響應(yīng)較慢，因為他們需要更多的時間找出更優(yōu)的生成路徑。相比GPT-3，GPT-4同樣有這個問題。

所以，如果你是在本地部署大模型的中小型企業(yè)，可以選擇那些通過高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)打造的參數(shù)小性能強(qiáng)的模型，例如，Meta發(fā)布的開源大語言模型Llama2。

如果你沒有本地資源希望在云端使用，那么就可以通過API使用OpenAI的最新模型GPT-4Turbo、百度的文心大模型或者微軟的Azure OpenAI、騰訊混元助手等服務(wù)，。