آخرین بروزرسانی در ۱۸ دی ۱۴۰۴ توسط Dr.Arman
تصور کنید نیمهشب است و سردبیر یکی از بزرگترین مجلات تکنولوژی دنیا، یعنی MIT Technology Review، ناگهان از خواب میپرد و روی دفترچه یادداشت کنار تختش مینویسد: «اصلاً پارامتر چیست؟» شاید خندهدار به نظر برسد، اما این دقیقاً همان سوالی است که قلب تپنده هر هوش مصنوعی ساخت متن را هدف قرار داده است. ما هر روز از این مدلها استفاده میکنیم، اما کمتر کسی میداند در آن جعبه سیاه ریاضی، چه غوغایی برپاست.
چرا درک پارامترها همین حالا برای شما حیاتی است؟
دنیای هوش مصنوعی با سرعتی حرکت میکند که حتی متخصصان را هم به نفسنفس انداخته است. در سال ۲۰۲۰، مدل GPT-3 با ۱۷۵ میلیارد پارامتر جهان را شگفتزده کرد. اما امروز صحبت از مدلهایی مثل Gemini است که گفته میشود بیش از ۷ تریلیون پارامتر دارند. رقابت به قدری شدید شده که شرکتهای بزرگ دیگر جزئیات ساختار مدلهایشان را لو نمیدهند.
اما چرا این عددها برای شما مهم است؟ چون پارامترها همان چیزی هستند که تفاوت بین یک پاسخ احمقانه و یک تحلیل نبوغآمیز را رقم میزنند. اگر میخواهید بدانید این ماشینهای غولآسا چطور فکر میکنند و چرا گاهی مثل یک شاعر خلاق و گاهی مثل یک ماشین بیروح عمل میکنند، باید به دنیای زیرپوستی پارامترها سفر کنیم.
پارامترها: آن پیچهای جادویی پشت صحنه
بیایید به دوران مدرسه برگردیم. جبر ساده را یادتان هست؟ مثلاً 2a + b. در اینجا حروف a و b همان پارامترها هستند. شما به آنها عدد میدهید و نتیجه تغییر میکند. در مدلهای زبانی بزرگ (LLM)، پارامترها دقیقاً همین کار را انجام میدهند، اما در مقیاسی که مغز انسان بهسختی میتواند آن را هضم کند.
یک مدل زبانی را مثل یک دستگاه پینبال به وسعت یک سیاره تصور کنید. هزاران گوی همزمان در حال حرکت هستند و میلیاردها پارو و مانع (همان پارامترها) مسیر آنها را تعیین میکنند. با تغییر دادن زاویه هر کدام از این مانعها، مسیر گوی و در نهایت نتیجه بازی عوض میشود. در هوش مصنوعی، تنظیم این «زاویهها» همان چیزی است که به آن «آموزش مدل» میگوییم.
سفر به دنیای اعداد؛ امبدینگ چیست؟
وقتی شما کلمهای را در هوش مصنوعی تایپ میکنید، ماشین لزوماً آن را به شکل حروف نمیبیند. اولین نوع پارامتر که وارد بازی میشود، «امبدینگ» (Embedding) نام دارد. امبدینگ در واقع نمایش ریاضی یک کلمه است. قبل از اینکه آموزش شروع شود، کلمات برای مدل هیچ معنایی ندارند. اما در طول آموزش، به هر کلمه یک لیست بلندبالا از اعداد اختصاص داده میشود.
فکر کنید هر کلمه یک کد شناسایی دارد، اما نه یک کد ساده. در اکثر مدلهای پیشرفته، هر کلمه با ۴۰۹۶ عدد مختلف توصیف میشود. هر کدام از این اعداد، بخشی از «روح» یا معنای کلمه را نشان میدهند؛ مثلاً چقدر به مفهوم «زنانه بودن» نزدیک است، چقدر بار «غمگین بودن» دارد یا چقدر به «تکنولوژی» مربوط میشود.
چرا ۴۰۹۶؟ رازی در توانهای عدد ۲
شاید بپرسید چرا دقیقاً ۴۰۹۶؟ چرا ۴۰۰۰ یا ۵۰۰۰ نه؟ پاسخ در معماری کامپیوترها نهفته است. تراشههای کامپیوتری عاشق توانهای عدد ۲ هستند (۲، ۴، ۸… تا ۴۰۹۶). مهندسان هوش مصنوعی متوجه شدهاند که این عدد، «نقطه طلایی» تعادل بین قدرت و سرعت است.
اگر تعداد این اعداد (ابعاد) کمتر باشد، مدل نمیتواند تفاوتهای ظریف معنایی را بفهمد. اگر بیشتر باشد، مدل آنقدر سنگین میشود که اجرای آن هزینهای نجومی خواهد داشت. این ابعاد بالا به مدل اجازه میدهد تا مفاهیم پیچیدهای مثل «لحن کنایهآمیز» یا «احساسات پنهان در یک جمله» را تشخیص دهد؛ چیزی که مدلهای کوچکتر در درک آن ناتوان هستند.
وزنها و سوگیریها؛ تنظیم صدای ارکستر دیجیتال
بعد از اینکه کلمات به عدد تبدیل شدند، نوبت به «وزنها» (Weights) و «سوگیریها» (Biases) میرسد. وزنها در واقع قدرت ارتباط بین بخشهای مختلف مدل را تعیین میکنند. وقتی مدل یک جمله را میخواند، وزنها مشخص میکنند که کدام کلمات در این بافت خاص، اهمیت بیشتری دارند.
سوگیریها مکمل وزنها هستند. اگر وزنها را مثل بلندگویی تصور کنیم که صدای برخی کلمات را زیاد میکند، سوگیریها مثل دکمهای هستند که اجازه میدهند حتی صداهای بسیار ضعیف هم شنیده شوند. به قول نویسندگان MIT، اگر در یک اتاق شلوغ سعی کنید صدای کسی را بشنوید، وزنها صدای بلندترین افراد را تقویت میکنند، اما سوگیریها مثل یک دستگاه شنود عمل میکنند که نویز را کنار زده و اجازه میدهند زمزمهها هم به گوش برسند.
نورونها: ظروف نگهداری از جادوی ریاضی
ممکن است بپرسید پس نورونها چه کارهاند؟ نورونها پارامتر نیستند، بلکه «ظروفی» برای نگهداری وزنها و سوگیریها هستند. هر نورون در یک مدل هوش مصنوعی، یک سوگیری و هزاران وزن را در خود جای داده است. این ساختار به صورت لایهلایه چیده شده است.
در مدلی مثل GPT-3، حدود ۱۰۰ لایه وجود دارد که در هر لایه دهها هزار نورون چیده شدهاند. وقتی متنی را وارد میکنید، آن لیست اعداد (امبدینگ) از میان این لایهها عبور میکند و در هر مرحله، هزاران محاسبه ریاضی روی آن انجام میشود. در نهایت، پس از تریلیونها ضرب و جمع، مدل به این نتیجه میرسد که احتمالاً کلمه بعدی باید چه باشد.
چاشنی خلاقیت؛ وقتی دما بالا میرود
یکی از جذابترین بخشهای هوش مصنوعی، پارامترهایی هستند که شما هم میتوانید آنها را کنترل کنید؛ پارامترهای «فوقانی» یا Hyperparameters. معروفترین آنها «دما» (Temperature) است. دما مثل دکمه خلاقیت عمل میکند.
اگر دما را روی عدد پایینی تنظیم کنید، مدل همیشه محتملترین و منطقیترین کلمه را انتخاب میکند (خروجی دقیق اما شاید کمی کسلکننده). اما اگر دما را بالا ببرید، مدل اجازه پیدا میکند کلمات غیرمنتظرهتری را انتخاب کند. اینجاست که هوش مصنوعی شروع به رویاپردازی یا نوشتن شعرهای عجیب میکند. پارامترهای دیگری مثل Top-p و Top-k هم وجود دارند که مثل فیلتر عمل میکنند و اجازه نمیدهند مدل از یک دایره لغات مشخص خارج شود.
معمای مدلهای کوچک: چرا فلفل نبین چه ریزه؟
این روزها بحث داغی در دنیای AI وجود دارد: آیا همیشه مدل بزرگتر بهتر است؟ لزوماً نه! تکنیکی به نام «تقطیر» (Distillation) وجود دارد که در آن یک مدل غولآسا، آموختههایش را به یک مدل کوچکتر آموزش میدهد. مثل این است که تمام دانش یک استاد دانشگاه را در ذهن یک دانشآموز تیزهوش خلاصه کنید.
مدل Llama 3 از شرکت متا نمونه بارز این موضوع است. نسخه کوچک آن با وجود پارامترهای کمتر، به دلیل آموزش روی دادههای بسیار حجیمتر (۱۵ تریلیون کلمه!)، از مدلهای بسیار بزرگتر از خودش پیشی گرفته است. این یعنی آینده هوش مصنوعی لزوماً در «بزرگتر شدن» نیست، بلکه در «هوشمندانهتر استفاده کردن» از پارامترهاست.
نتیجهگیری: از تعداد تا کیفیت
حالا میدانیم که پارامترها فقط اعداد سرد ریاضی نیستند؛ آنها تارهای عصبی یک مغز دیجیتال هستند که تمام اینترنت را در یک ساختار پیچیده فشرده کردهاند. دفعه بعد که با یک هوش مصنوعی چت کردید، یادتان باشد که پشت هر کلمه سادهای که تحویل میگیرید، تریلیونها محاسبه انجام شده تا بهترین «وزن» و «سوگیری» برای پاسخ به شما پیدا شود.
دنیای هوش مصنوعی در حال عبور از عصر غولها به عصر مدلهای چابک است. درک این مفاهیم به شما کمک میکند تا نه تنها کاربر بهتری باشید، بلکه بدانید در این انقلاب دیجیتال، واقعاً چه چیزی در حال رخ دادن است. آیا شما هم فکر میکنید روزی میرسد که مدلهای کوچک داخل گوشیهای ما، باهوشتر از مدلهای غولآسا شوند؟
منبع:
https://www.technologyreview.com/2026/01/07/1130795/what-even-is-a-parameter/
مطالب مرتبط