Parametry w modelach językowych (LLM) odnoszą się do kluczowych ustawień i właściwości, które wpływają na wydajność, zdolności i charakterystykę działania modelu. Mogą one obejmować:
Wielkość słownika – określa rozmiar bazy danych zawierającej symbole i ich znaczenia dla modelu. Większe słowniki mogą zawierać szerszy zakres informacji i zapewnić lepszą dokładność replikacji tekstu, ale jednocześnie mogą prowadzić do kompromisów w wydajności i efektywności.
Liczba warstw – odnosi się do liczby warstw neuronów w sieci modelu. Zwiększenie liczby warstw może poprawić zdolność modelu do uczenia się złożonych wzorców językowych, ale również zwiększa złożoność obliczeniową i ryzyko nadmiernego dopasowania.
Liczba głowic – odnosi się do liczby niezależnych segmentów przetwarzania w modelu. Większa liczba głowic może pomóc modelowi lepiej radzić sobie z różnymi aspektami przetwarzania języka, ale także zwiększa złożoność obliczeniową.
Rodzaj funkcji aktywacji – określa sposób, w jaki model przekształca wejściowe symbole na wyjściowe symbole. Różne funkcje aktywacji mogą lepiej pasować do konkretnych zastosowań LLM.
Hiperparametryzacja – proces optymalizacji przez ręczne dostosowywanie poszczególnych parametrów modelu w celu uzyskania najlepszej możliwej wydajności. Jest to proces eksperymentalny, który często wymaga metod prób i błędów oraz technik takich jak grid search.
Regularizacja gradientów – mechanizm stosowany podczas treningu modelu, aby zapobiec nadmiernemu wzrostowi gradientów i potencjalnej niestabilności. Skuteczna regularizacja może poprawić stabilność modelu i zmniejszyć ryzyko przeuczenia go.
Uproszczone struktury – alternatywne architektury lub uproszczone wersje modeli LLM, które mogą być bardziej efektywne pod względem zasobów obliczeniowych i zdolności do generalizacji. Przykładem może być BERT-MBERT, który jest mniej złożony niż oryginalny BERT, ale zachowuje dużą część jego zdolności.
Przyspieszenie TFT – technika przyspieszenia obliczeń modelu przy użyciu transformacji tensorów. Polega ona na modyfikacji operacji matematycznych w modelu, co pozwala na znaczne przyspieszenie obliczeń bez istotnej utraty dokładności.
Każdy z tych parametrów ma swój własny, specyficzny wpływ na wydajność i charakterystykę modelu, a ich optymalizacja jest kluczowa dla osiągnięcia pożądanych wyników w konkretnych zastosowaniach. Dostosowywanie tych parametrów może wymagać podejścia eksperymentalnego i współpracy między informatykami, lingwistami i innymi specjalistami ds. przetwarzania językowego.
