هنگامی که مدل‌های هوش مصنوعی مختلف مثل چت جی‌پی‌تی یا Claude یا Gemini و … با هم مقایسه می‌کنیم، یکی از واژه‌های پر تکرار، «تعداد پارامتر» است. مثلا گفته می‌شود مدل Llama 3.1 بیش از ۴۰۵ میلیارد پارامتر دارد، Grok-1 در حدود ۳۱۴ میلیارد یا مدل Phi-3 تنها ۳.۸ میلیارد پارامتر دارد. پارامتر چیست و چه تاثیری بر یک مدل زبانی دارد؟ آیا اندازه آن مهم است؟ در این مقاله به مفهوم پارامتر می‌پردازیم.
مغز مصنوعی چند سلول دارد؟
تصور کنید می‌خواهید مغز انسان را بسازید. به چه چیزهایی نیاز دارید؟ قطعاً به میلیاردها سلول عصبی و اتصالات بین آنها. در دنیای هوش مصنوعی، به این سلول‌ها و اتصالات می‌گوییم “پارامتر”. هر پارامتر مثل یک نورون کوچک است که چیزی یاد می‌گیرد و به بقیه نورون‌ها متصل می‌شود.
پارامتر چیست؟
پارامترها در مدل‌های زبانی بزرگ یا LLM ها، درواقع مجموعه‌ای از متغیرهای قابل تنظیم و وزن‌های آموزش‌پذیر هستند که در طول لایه‌های مختلف شبکه عصبی توزیع شده‌اند.
این متغیرها به طور تکنیکی شامل ماتریس‌های وزنی و بردارهای بایاس می‌شوند که در معماری ترنسفورمر، عمدتاً در بخش‌های توجه چندسری (multi-head attention)، شبکه‌های عصبی فید-فوروارد (feed-forward neural networks) و لایه‌های نرمال‌سازی (normalization layers) قرار دارند.
هر پارامتر در حقیقت یک عدد شناور (floating-point) است که معمولاً با دقت ۱۶ یا ۳۲ بیت ذخیره می‌شود و در طول فرآیند آموزش از طریق الگوریتم پس‌انتشار خطا یا همان backpropagation و بهینه‌سازهایی مانند Adam یا SGD، مقادیر آنها به‌روزرسانی می‌شود تا تابع هدف را در فضای پارامتری مدل بهینه کند.
به زبان ساده‌تر، پارامترها در واقع مجموعه‌ای از اعداد هستند که مدل هوش مصنوعی با تغییر و تنظیم آنها یاد می‌گیرد چطور کارش را درست انجام دهد؛ درست مثل مغز انسان که با تقویت یا تضعیف ارتباط بین نورون‌هایش یاد می‌گیرد چطور کارهای مختلف را انجام دهد.
مسابقه پارامترها: چه کسی بیشتر دارد؟
وقتی GPT-3 با ۱۷۵ میلیارد پارامتر معرفی شد، همه شگفت‌زده شدند. تصور کنید: ۱۷۵ میلیارد! این یعنی تقریباً ۲۲ برابر تعداد انسان‌های روی زمین. اما این تازه شروع ماجرا بود. الان صحبت از مدل‌هایی است که تریلیون‌ها پارامتر دارند. انگار داریم از تعداد ستاره‌های کهکشان راه شیری حرف می‌زنیم!
امروزه بسیاری از مدل‌های زبانی که منتشر می‌شوند، تعداد دقیق پارامترهایشان را منتشر نمی‌کنند. اما روز به روز، مدل‌های جدید تعداد پارامترهای بیشتری را ارائه می‌کنند، اما همیشه نیز قرار نیست تعداد پارامترها تعیین کننده برتری باشد.
پارامتر بیشتر = هوش بیشتر؟
اینجاست که ماجرا جالب می‌شود. فکر می‌کنید هر چه تعداد نورون‌های مغز بیشتر باشد، آدم باهوش‌تر است؟ خب، در دنیای هوش مصنوعی هم دقیقاً همین سوال مطرح است. بیایید با یک مثال ساده‌تر نگاه کنیم:
- تصور کنید می‌خواهید زبان چینی یاد بگیرید. آیا فقط با خریدن ۱۰۰۰ کتاب لغت چینی (پارامترهای بیشتر) می‌توانید بهتر چینی صحبت کنید؟ یا اینکه مهم‌تر از تعداد کتاب‌ها، روش مطالعه و کیفیت آموزش است؟
رابطه بین تعداد پارامترها و عملکرد مدل‌های زبانی، یکی از موضوعات چالش‌برانگیز در حوزه هوش مصنوعی است. پژوهش‌ها نشان می‌دهد که افزایش تعداد پارامترها تا یک نقطه مشخص می‌تواند به بهبود عملکرد مدل کمک کند، اما این رابطه کاملاً خطی نیست.
تحقیقات اخیر نشان می‌دهند که عملکرد مدل‌ها با لگاریتم تعداد پارامترها رشد می‌کند، نه به صورت خطی. به عبارت ساده‌تر، اگر می‌خواهیم عملکرد یک مدل را دو برابر کنیم، ممکن است نیاز به چندین برابر کردن تعداد پارامترها داشته باشیم. این پدیده را در علم یادگیری ماشین “قانون بازده نزولی” می‌نامند.
برای درک بهتر این موضوع، به یک مثال عملی نگاه کنیم:
- مدل GPT-2 با ۱.۵ میلیارد پارامتر توانایی تولید متن منسجم را داشت
- GPT-3 با ۱۷۵ میلیارد پارامتر (حدود ۱۱۷ برابر بیشتر) عملکرد بهتری دارد
- اما این بهبود عملکرد به اندازه ۱۱۷ برابر نیست
عوامل دیگری که در کنار تعداد پارامترها بر عملکرد مدل تأثیر می‌گذارند:
- کیفیت و تنوع داده‌های آموزشی
- معماری و ساختار مدل
- الگوریتم‌های آموزش و بهینه‌سازی
- روش‌های تنظیم ابرپارامترها
مطالعات اخیر نشان می‌دهند که بهینه‌سازی معماری و روش‌های آموزش می‌تواند تأثیری معادل یا حتی بیشتر از افزایش تعداد پارامترها داشته باشد. به عنوان مثال، مدل‌های FLAN-T5 و FLAN-PaLM با استفاده از روش‌های آموزش پیشرفته توانسته‌اند با پارامترهای کمتر، عملکردی قابل مقایسه با مدل‌های بزرگ‌تر داشته باشند.
هزینه هوشمندی: وقتی پارامترها گران تمام می‌شوند
آموزش و استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ، بسیار پر هزینه است. برای درک این موضوع، باید بدانید که آموزش مدل GPT-3 حدود ۵ میلیون دلار هزینه داشته و به اندازه مصرف برق سالانه ۱۲۶ خانه آمریکایی، انرژی مصرف کرده است. این مدل برای آموزش به بیش از ۱۰۰۰۰ کارت گرافیک (GPU) قدرتمند به مدت چندین ماه نیاز داشته است.
حتی پس از آموزش، استفاده از این مدل‌ها هزینه‌های سنگینی دارد. هر بار که از GPT-3 استفاده می‌کنید ( که البته امروزه از این مدل کسی استفاده نمی‌کند و از رده خارج شده است) حدود ۰.۰۶ دلار هزینه محاسباتی روی دست شرکت OpenAI می‌اندازید و برای ذخیره‌سازی هر میلیارد پارامتر به حدود ۴ گیگابایت حافظه نیاز است. علاوه بر این، نیاز به تیم‌های تخصصی برای نگهداری، به‌روزرسانی و تضمین امنیت این مدل‌ها وجود دارد.
به همین دلیل است که محققان به دنبال راه‌های هوشمندانه‌تری برای کاهش این هزینه‌ها هستند. روش‌هایی مانند فشرده‌سازی مدل‌ها، حذف پارامترهای غیرضروری و استفاده از معماری‌های کارآمدتر می‌تواند به کاهش قابل توجه این هزینه‌ها کمک کند. این تلاش‌ها نه تنها از نظر اقتصادی مهم هستند، بلکه به حفظ محیط زیست نیز کمک می‌کنند.
انقلاب کوچک‌سازی: هوش در اندازه کوچک
همانطور که گفتیم، یکی از بزرگ‌ترین چالش‌های هوش مصنوعی، هزینه بالای آموزش و اجرای مدل‌های زبانی بزرگ است. اما محققان به این نتیجه رسیده‌اند که هوش مصنوعی همیشه نیازی به پارامترهای عظیم ندارد. ایده «کوچک‌سازی مدل‌ها» به معنای استفاده بهینه از منابع موجود و بهبود عملکرد بدون افزایش اندازه مدل، به یکی از موضوعات داغ در این حوزه تبدیل شده است.
یکی از روش‌های اصلی، فشرده‌سازی مدل‌ها است. این فرآیند شامل کاهش تعداد پارامترها و حذف بخش‌هایی است که تأثیر زیادی بر خروجی ندارند، مانند تکنیک‌های پرونی کردن (pruning) و کوانتیزه‌کردن (quantization). به زبان ساده، این شبیه کاهش حجم یک تصویر دیجیتال است که بدون از دست دادن کیفیت قابل توجه، فضای ذخیره‌سازی را کاهش می‌دهد.
رویکرد دیگر، استفاده از مدل‌های متخصص کوچک است. به جای ساختن یک مدل عظیم که بتواند همه کارها را انجام دهد، چندین مدل کوچک طراحی می‌شوند که هرکدام در یک زمینه خاص تخصص دارند. این رویکرد مانند استخدام چندین متخصص برای حل مسائل مختلف است، به‌جای تکیه بر یک فرد همه‌فن‌حریف. این روش نه‌تنها عملکرد بهتری ارائه می‌دهد، بلکه در مصرف منابع نیز صرفه‌جویی می‌کند.
در نهایت، آموزش هوشمندانه‌تر نیز نقش مهمی ایفا می‌کند. به جای افزایش بی‌رویه داده‌ها یا تعداد پارامترها، از داده‌های آموزشی باکیفیت‌تر و روش‌های پیشرفته‌تر برای یادگیری استفاده می‌شود. این روش‌ها مشابه استفاده از کتاب‌های درسی مناسب و دقیق به جای کتاب‌های فراوان اما ناکارآمد است. کوچک‌سازی مدل‌ها نشان داده که در عین کاهش هزینه‌ها، می‌توان عملکردی قابل‌رقابت با مدل‌های بزرگ‌تر داشت.
آینده چه می‌شود؟
آینده مدل‌های زبانی به سمت توسعه مدل‌های کارآمدتر و تخصصی‌تر پیش می‌رود. محققان به جای افزایش بی‌رویه تعداد پارامترها، بر بهینه‌سازی معماری، آموزش چندوجهی و استفاده از داده‌های باکیفیت تمرکز دارند. مدل‌های آینده احتمالاً ترکیبی از کوچک‌سازی هوشمند و تخصص‌گرایی خواهند بود، به گونه‌ای که با هزینه و مصرف انرژی کمتر، عملکردی بهتر ارائه دهند.
همچنین، ظهور مدل‌های چندوجهی که علاوه بر متن، داده‌های تصویری، صوتی و حسی را نیز درک می‌کنند، مسیر جدیدی برای گسترش قابلیت‌های هوش مصنوعی فراهم می‌کند. این تغییرات نه تنها موجب دسترسی گسترده‌تر به این فناوری می‌شود، بلکه پایداری محیط زیستی آن را نیز تضمین می‌کند.
نتیجه‌گیری: اهمیت هوشمندی در بهره‌وری از پارامترها
در پایان، آنچه از بحث پارامترها می‌آموزیم این است که در دنیای هوش مصنوعی، مانند زندگی واقعی، «بزرگ‌تر بودن» همیشه به معنای «بهتر بودن» نیست و اندازه چندان مهم نیست. آنچه اهمیت دارد، نحوه استفاده بهینه از منابع موجود است.
پس وقتی بار دیگر با مدلی مانند ChatGPT تعامل می‌کنید، به یاد داشته باشید که در پشت هر پاسخی که دریافت می‌کنید، میلیاردها پارامتر کوچک با دقت و هماهنگی در حال کار هستند تا بهترین نتیجه ممکن را ارائه دهند. این، قدرت واقعی هوش مصنوعی است: کارایی در کنار هوشمندی!
