Числовые веса и смещения (weights & biases) внутри нейронной сети, которые настраиваются в процессе обучения. Их количество (например, 7 миллиардов, 70 миллиардов, 1.7 триллиона) грубо характеризует "мощность" и потенциал модели для хранения знаний и решения сложных задач.
Параметры модели — это числовые коэффициенты или веса, определяющие поведение и внутреннее представление данных в модели машинного обучения, особенно в нейронных сетях. Они формируются в процессе обучения модели на больших объемах данных и корректируются таким образом, чтобы минимизировать ошибку предсказания.
По сути, каждый параметр представляет собой значение, которое обрабатывается и изменяется в ходе обучения, чтобы модель могла лучше распознавать закономерности, классифицировать данные или генерировать новый контент. Количество параметров может варьироваться от нескольких тысяч до триллионов, как в случае с большими языковыми моделями (LLM). Чем больше параметров, тем потенциально сложнее паттерны может «выучить» модель, но тем выше и вычислительные затраты на ее обучение и инференс.
Параметры являются основой «знаний» модели. Если модель можно сравнить с мозгом, то параметры — это синаптические связи, которые формируются и укрепляются с опытом. Их значения не задаются вручную программистом, а определяются алгоритмами обучения на основе данных. Это принципиальное отличие машинного обучения от классических систем, базирующихся на жестко заданных правилах.