AI 大型語言模型的參數是什麼？淺談人工智慧的「經驗值」

2025-02-20

你有沒有想過，為什麼現在的 AI（人工智慧）像是 ChatGPT，能夠聽懂你的問題，甚至給出像真人一樣的回答？這背後的秘密武器就是所謂的「大模型」，而大模型裡最重要的東西，就是「參數」。

今天我們要用簡單的方式，跟你聊聊這個「參數」是什麼，它又有什麼用。別擔心，我們不會丟一堆技術名詞來嚇你，我們會用生活化的例子，一步步把這件事說清楚！

參數是什麼？就像大腦的記憶和經驗

參數是什麼？就像大腦的記憶和經驗

簡單來說，大模型裡的「參數」就像是 AI 的大腦裡儲存的「知識點」。你可以把大模型想像成一個超聰明的學生，它透過學習大量的資料（像是書本、文章、對話等等），把這些知識轉化成一個個小單位，這些小單位就是「參數」。每個參數都像是一條小小的經驗法則，告訴AI在什麼情況下應該怎麼反應。

舉個生活化的例子：

假設你每天早上都在同一間咖啡店買咖啡。店員小美記住了你的習慣，知道你喜歡「中杯拿鐵，不加糖」。有一天你走進去，小美不用問就直接幫你準備好。這是因為小美腦子裡有個「參數」記住了你的喜好。對 AI 來說，參數也是一樣的道理 — — 它們是透過大量資料「訓練」出來的經驗總和，讓 AI 知道怎麼回答問題、翻譯語言，甚至寫文章。

又或是想像你正在教一個外國朋友學習中文：這位朋友需要學習的不只是單字的意思，還包括語法規則、不同場合的用語方式，以及字詞在不同情境下的含義。AI 大型語言模型（例如 ChatGPT）的「參數」，就像是這樣的學習過程中，大腦裡形成的無數連結和知識點。

參數有什麼用？讓AI變聰明、懂你

那這些參數到底有什麼用呢？簡單說，它們決定了AI有多「聰明」、能做到什麼事。參數越多，AI能記住的東西就越多，能處理的問題也越複雜。就像一個廚師，如果他只會做一道菜（參數很少），你就只能吃那一道；但如果他學會了一百道菜的做法（參數很多），你就可以點不同的菜，他都能做得好吃。

比如說，ChatGPT 現在能用中文跟你聊天，甚至還能寫出文章，就是因為他背後的大模型有數十億甚至更多的參數。這些參數讓他記住了中文的語法、詞彙，還知道怎麼組織句子來跟你解釋事情。如果 ChatGPT 的參數很少，可能只能說「是的」、「不是」，或是乾脆答非所問。

再舉個例子：假設你要教一個小朋友認水果。你給他看蘋果，告訴他這是「紅色、圓形、有甜味」，然後給他看香蕉，說這是「黃色、長條形、軟軟的」。這些描述就像是小朋友腦子裡的「參數」。當他看到一個新水果時，他會根據這些參數猜：「這是紅色的，可能是蘋果？」AI也是一樣，參數越多，它就越能在不同的情況下做出正確的判斷。

參數就像是 AI 的「經驗值」

讓我們用一個更具體的例子來解釋。假設你正在教小朋友「蘋果」這個詞：

首先，你會教他這個詞的基本含義：

  • 這是一種水果
  • 通常是紅色或綠色的
  • 可以吃的
  • 在某些情況下也可能指蘋果公司

接著，你會教他如何正確使用這個詞：

  • 「我想吃蘋果」是正確的說法
  • 「蘋果想吃我」雖然文法正確，但邏輯上不通

然後，你還會教他在不同場合如何理解這個詞：

  • 「我剛買了新蘋果」→ 在 3C 商店，這可能是指手機
  • 「我剛買了個蘋果」→ 在水果店，這明顯是指水果

AI 模型中的參數，就像是記住了上述這些「知識點」的數值。每個參數都是一個數字，經過大量訓練後，這些數字被調整到最合適的值，讓 AI 能夠：

  1. 正確理解輸入的文字
  2. 選擇最適合的回應方式
  3. 產生符合情境的內容

為什麼需要數十億個參數？

回到教外國朋友中文的例子。要精通一個語言，需要：

  • 認識數萬個詞彙
  • 理解各種語法規則
  • 掌握不同場合的用語方式
  • 了解文化背景和習慣用語
  • 能夠理解幽默、諷刺等深層含義

每個層面都需要大量的「知識點」，也就是參數。當我們說一個 AI 模型有 1,000 億參數時，就是說它有 1,000 億個可以調整的「經驗值」。這些參數越多，模型就越能：

  • 理解更複雜的語言表達
  • 產生更自然的回應
  • 處理更多樣的任務

參數的實際作用

這些參數共同作用，讓 AI 能夠：

  • 理解人類的問題並給出合適的回答
  • 寫出符合要求的文章
  • 翻譯不同語言
  • 總結長文的重點
  • 創作詩歌故事

就像人類通過學習和經驗來提升能力，AI 通過這些參數來儲存和運用它的「知識」。每個參數都像是一個微小的知識片段，所有參數組合在一起，就形成了 AI 的整體能力。

因此，當你在使用 ChatGPT 這類 AI 工具時，你實際上是在與一個擁有海量「經驗值」的系統對話，這些經驗值讓它能夠理解你的需求，並提供適當的回應。

參數多不一定最好，但很重要

不過，參數也不是越多越好。就像一個人，如果記了太多東西，反而可能會搞亂。比如一個學生為了考試死背了一堆東西，但沒搞懂其中的邏輯，結果考試時還是答錯。AI也是如此，參數太多但沒好好整理，可能會浪費力氣，甚至出錯。所以，設計大模型時，工程師還要想辦法讓參數「有效率」，而不是只追求數量。

總結：參數是大模型的超能力來源

說到這裡，你應該對參數有點感覺了吧？簡單來說，參數是大模型的核心，它們是AI從資料中學來的知識和經驗，決定了AI能聽懂什麼、回答什麼。就像你我的記憶幫助我們應對生活，參數就是AI的記憶，幫助它應對我們的問題。

下次你跟AI聊天時，可以想像一下：你問的每個問題，背後都有幾十億個小參數在忙著幫你找答案。它們可能是「咖啡是熱的」、「中文用主謂賓結構」這樣的經驗法則，加起來就變成了一個聰明的AI。是不是很有趣呢？希望這篇文章讓你對大模型和參數有點概念，下次聊到AI，你也可以跟朋友說：「我知道那是什麼！」