こんにちは、ヒロです。
AIの話をしていると「パラメータ数が多いほど賢い」という話が出てきます。でも、パラメータって何？と思っている方も多いはず。自分も最初は全然わかりませんでした。
パラメータとは何か
AIのパラメータとは、簡単に言うと「AIが学習によって調整した設定値の数」です。人間の脳で言えば「ニューロン同士のつながりの強さ」に相当します。
パラメータ数が多いほど、複雑なパターンを学習できるため、一般的に「より賢いAI」になる傾向があります。
GPT-4のパラメータ数
OpenAIはGPT-4の正確なパラメータ数を公表していませんが、推定では1兆パラメータ以上と言われています。GPT-3が1,750億パラメータだったことを考えると、桁違いの規模です。
パラメータ数が多ければいいわけではない
近年は「少ないパラメータで高い性能を出す」効率化の研究が進んでいます。MicrosoftのPhi-3は約38億パラメータながら、はるかに大きなモデルに匹敵する性能を持ちます。
「大きければ強い」から「効率的であれば強い」という方向に、AIの進化が向かっています。
私たちが知っておくべきこと
パラメータ数よりも「自分の用途に合っているか」の方が大事です。高性能なモデルがあっても、使いこなせなければ意味がない。ツールを選ぶ基準は「スペック」より「使いやすさ」と「目的への適合度」です。
まとめ
パラメータ数はAIの「脳の複雑さ」の指標です。数字を知っておくと、AIのニュースを読むときに理解が深まります。