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

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

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

論文地址:https://arxiv.org/abs/2005.14165

大模型的參數含義

按照該論文的說法，GPT-3的參數達到了1750億，而GPT-2只有15億，整整提升了100多倍。

參數的大幅度提升主要體現在存儲、學習、記憶、理解、生成等能力全面得到增強，這也是為什么ChatGPT可以無所無能。

這些參數可以被看作是模型的“記憶細胞”，它們決定了模型如何處理輸入的數據、如何做出預測和生成文本等所以，大模型中的參數通常指的是模型內部用于存儲知識和學習能力的數值。。

在神經網絡模型中，這些參數主要是權重和偏置，在訓練過程中通過不斷的迭代來優化。權重控制著輸入數據之間的相互影響，而偏置則是添加到最終計算中以調整輸出的數值。

在網絡層之間的每個連接上都有一個權重，決定了一個節點（神經元）的輸入在計算下一個層的節點輸出時的影響程度權重是神經網絡中的核心參數，它們表示輸入特征與輸出之間的關系強度或重要性。。

偏置則是另一種類型的網絡參數，它們通常與每個節點的輸出相加以引入一個偏移量，使得激活函數能夠在零附近有更好的動態范圍，從而改善和調整節點的激活水平。

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），每個抽屜里都放著一些特定的信息，包括單詞、短語、語法規則、斷句原則等簡單來說，。

當你向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習各種語言和敘述結構在預訓練過的程中，。

每當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GPT-3在某些任務上表現得不夠好時，會根據需要調整抽屜里的信息(更新參數)，以便下次能做得更好。

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

模型的參數越高，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，參數量多通常意味著模型有更強的學習、理解、生成、控制等能力。

但隨著參數的增大，也會出現算力成本高，邊際效應遞減，過擬合等問題，尤其是對于沒有開發能力、算力資源的中小企業和個人開發者來說非常困難。

更高的算力消耗:

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

邊際效應遞減:

隨著模型規模的增長，從每個新增參數獲得的性能提升越來越少。有時候，增加參數量并不能帶來顯著的性能改進，而是帶來更多的運營成本負擔。

優化困難:

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

推理延遲:

參數量大的模型在執行推理時通常響應較慢，因為他們需要更多的時間找出更優的生成路徑。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，可以選擇那些通過高質量訓練數據打造的參數小性能強的模型，例如，Meta發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，。