Параметры нейросети — это изменяемые величины, которые определяют, как модель обучается и делает предсказания. В ходе обучения нейросеть настраивает эти параметры, чтобы лучше «понимать» входные данные и решать поставленные задачи. Параметры регулируют то, как информация передаётся между слоями нейронов и как обрабатываются данные.
Они играют ключевую роль в том, насколько точно нейросеть сможет решать задачи, такие как распознавание изображений или обработка текста. Проще говоря, чем их больше, тем лучше, быстрее и в больших количествах модели могут обрабатывать информацию. Например, у самой продвинутой версии LLaMA 3.1 - 405 миллиардов параметров, а у ChatGPT 4o - 1.8 триллиона.
Основные параметры нейросети включают веса и смещения.
Веса определяют важность связи между нейронами в разных слоях. Когда нейрон передаёт сигнал, вес умножает этот сигнал, что влияет на силу передаваемого сигнала. Если вес высокий, это означает, что эта связь важнее для модели.
Смещения (bias) добавляются к сумме входных сигналов, чтобы помочь модели справляться с более сложными паттернами и корректировать прогнозы, позволяя нейросети работать с более широким диапазоном данных.
Кроме весов и смещений, есть гиперпараметры, которые не обучаются напрямую, а настраиваются до начала обучения. Они влияют на производительность сети, её скорость и точность обучения.
К ним относятся, например, скорость обучения, которая определяет, насколько быстро сеть изменяет свои веса на каждом шаге обучения.
Другой важный гиперпараметр — размер батча (batch size), который указывает, сколько примеров данных будет обрабатываться за раз. Оно вариьруется от 16 до нескольких тысяч элементов. Важно отметить, что в отличие от токена, здесь элемент - это отдельная единица данных, например изображение.
Также важны такие параметры, как количество эпох (циклов обучения), которых может быть от 10 до нескольких сотен или даже тысяч в зависимости от сложности задачи и объёма данныхи.
Помимо этого, есть количество слоёв, которое может достигать от 3 (вводный, скрытый, выходный) до нескольких десятков в зависимости от сложности архитектуры конкретной модели. Например, некоторые неофициальные источники утверждают, что количество слоев архитектуры ChatGPT 4 может достигать 128.