Количество параметров в больших языковых моделях (LLM) превышает миллиард из-за особенностей их архитектуры и процесса обучения. 13

Архитектура трансформера позволяет обрабатывать огромные наборы данных, например, миллионы веб-страниц из интернета. 3 Это делает возможным создание моделей с большим числом параметров. 3

В процессе обучения ИИ анализирует огромные объёмы текстовых данных, чтобы выявить закономерности, скрытые связи и «понять», как составляются фразы, распознаётся смысл вопросов и формируются ответы. 3

Число параметров определяет способность нейросети наиболее точно и быстро работать с данными. 4 Чем их больше, тем более сложные логические цепочки способен выстраивать ИИ, что отражается на качестве обработки и генерации текстовой информации. 3

Например, GPT-3 учитывает 175 млрд параметров, что позволяет понимать даже плохо сформулированные вопросы и выполнять сложные задания. 3