מה זה פרמטרים Parameters?
פרמטרים הם ההגדרות המגדירות מודלים של בינה מלאכותית
פרמטרים הם ה"הגדרות" המגדירות את מודל הבינה המלאכותית המודרני.
בצורתם הגולמית הם רק מספרים, מכיוון שבינה מלאכותית בלב ליבה היא פשוט מתמטיקה.
המתמטיקה מונחת על גבי מתמטיקה נוספת, אשר מונחת על גבי מערכות מחשב מהירות ביותר כדי לספק תוצר בסיסי של רשת נוירונים.
רשתות נוירונים אלו – המוח הבסיסי של מערכת בינה מלאכותית – עוברות לאחר מכן התאמה בדרכים שונות כדי לייצר תוצרים ותוצאות שונים.
לדוגמה, גרסה אחת תיצור מודל GPT או מודל שפה גדול. גרסה אחרת תספק מודל דיפוזיה ליצירת תמונות בינה מלאכותית, וכן הלאה.
כמו בכל דבר שקשור לבינה מלאכותית, זוהי דרך פשטנית מאוד לתאר את המבנה, אך היא מספקת דרך בסיסית להבין משהו שהוא מורכב ביותר.
כיצד פרמטרים פועלים?
פרמטרים קובעים כיצד מודלים של בינה מלאכותית פועלים. המתמטיקה והאלגוריתמים האינטנסיביים המרכיבים פרמטרים למעשה מספקים את "נשמת המכונה".
באופן כללי, ככל שיותר פרמטרים משמשים במודל בינה מלאכותית, כך המודל חזק יותר.
הסיבה לכך היא שהפרמטרים הם המשתנים הקובעים כיצד המודל מגיב לקלטים, ומהן הפלט שלו.
בואו ניקח דוגמה ספציפית כדי להקל על העיכול.
כאשר אתם יושבים מול בינה מלאכותית ומזינים את המילים "מהי בירת טורקיה", אותיות ומילים אלו מומרים למספרים על ידי המחשב שלכם ומועלים לרשת הנוירונים של מודל הבינה המלאכותית.
זה יכול להיות במחשב שלכם או בענן.
לאחר מכן המודל מבצע מערך מורכב להפליא של חישובים במהירויות בלתי אפשריות בתוך שבבי העיבוד של המחשב, ומשתמש בפרמטרים שאיתם הוא אומן כדי לספק את התשובה שאתם מחפשים.
פרמטרים אלה כוללים משקל המגדיר חשיבות יחסית, הטיות כמו כמות האימון התרבותי המערבי, מסננים ועוד שלל רכיבים שונים אשר… לעצב ולקבוע את התשובה שהיא מספקת לך.
המילה 'אנקרה' נראית כמו תשובה קלה, אבל היא התוצאה הסופית של אולי מיליארדי חישובי בינה מלאכותית.
דוגמה פשוטה אחת. המודל צריך לחשב את משמעות המילים, את ההקשר ואת התגובה השפהית הסבירה ביותר לכל שאלה ספציפית. לדוגמה, האם טורקיה היא מדינה או מזון?
כל הפעולות החישוביות הללו מתרחשות בננו-שניות, ואנחנו רואים את התוצאות כמעט באופן מיידי.
הפרמטרים החשובים ביותר מתווספים למודל באימון, וכאשר הם הוספתם הם מוגדרים לאיטרציה הזו של המודל, עד שאימון חדש או כוונון עדין מתבצעים לאחר מכן על המודל.
חשיבותם של פרמטרים בעולם האמיתי
כמובן שפרמטרים חורגים הרבה מעבר לבינה מלאכותית.
העולם מורכב מקבוצה עצומה של פרמטרים, גורמים כמו מסה, מהירות, גודל, אורך, אלה ועוד הרבה יותר.
אלה הגדרות בהן אנו משתמשים מדי יום כדי להגדיר ולתפעל את עולמנו הפיזי. וכמו בעולם הפיזי, פרמטרים אינם הדרך היחידה שמגדירה כיצד בינה מלאכותית מקיימת אינטראקציה עם העולם.
לאיכות נתוני האימון, לארכיטקטורת המודל ואפילו לכוח המחשוב הגולמי המופעל על הרשת הנוירונים, כולם משפיעים על התוצאות.
הגעתו האחרונה של מודל Deepseek מצביעה על עובדה חדה זו.
זהו מודל שאומן באמצעות טכניקות חדשניות על חומרה צנועה, ובכל זאת הצליח לייצר תוצאות שהיו שוות או טובות יותר ממודלי בינה מלאכותית ענקיים מבוססים של חברות כמו OpenAI.
זה גרם לחשיבה מחודשת עצומה בחשיבותה של ארכיטקטורת מודל להשגת שיפורי ביצועים בעולם האמיתי. כבר לא ברור מאליו שאלו עם המחשב הגדול ביותר או מספר הפרמטרים הגדול ביותר ינצחו.
כמעט בוודאות לא ראינו את מלוא העוצמה של פרמטרי אימון על מודלים של בינה מלאכותית ועל בינה מלאכותית באופן כללי, אך הגעתן של טכניקות כמו הנמקה וחשיבה עשויה לשנות בעדינות את המשקל שניתן לתהליך האימון הראשוני.
וברגע שהבינה המלאכותית מתחילה ללמוד כיצד לשפר את פרמטרי ברירת המחדל שלה, סביר להניח שתהיה עלייה אקספוננציאלית בעוצמה ובתועלת של רכיבים מדהימים אלה.
כמעט בוודאות לא ראינו את מלוא העוצמה של פרמטרי אימון על מודלים של בינה מלאכותית ועל בינה מלאכותית באופן כללי, אך ייתכן שהופעתן של טכניקות כמו הנמקה וחשיבה שינתה בעדינות את המשקל שניתן לתהליך האימון הראשוני.
וברגע שהבינה המלאכותית מתחילה ללמוד כיצד לשפר את פרמטרי ברירת המחדל שלה, סביר להניח שתהיה עלייה אקספוננציאלית בעוצמה ובתועלת של רכיבים מדהימים אלה.
כמעט בוודאות לא ראינו את מלוא העוצמה של פרמטרי אימון על מודלים של בינה מלאכותית ועל בינה מלאכותית באופן כללי, אך ייתכן שהופעתן של טכניקות כמו הנמקה וחשיבה שינתה בעדינות את המשקל שניתן לתהליך האימון הראשוני.
וברגע שהבינה המלאכותית מתחילה ללמוד כיצד לשפר את פרמטרי ברירת המחדל שלה, סביר להניח שתהיה עלייה אקספוננציאלית בעוצמה ובתועלת של רכיבים מדהימים אלה.