KI-Glossar · KI-Begriff 22 von 79
Was sind Parameter?
Die gelernten Zahlenwerte eines Modells. Mehr Parameter bedeuten nicht automatisch bessere Antworten, aber meist mehr Rechenaufwand.
Jean erklärt's mit Schrauberhänden 🔧
Parameter sind Milliarden winziger Stellschrauben an einem riesigen Vergaser, die im Training so lange gedreht wurden, bis das Gemisch passt. Mehr Schrauben erlauben eine feinere Abstimmung, aber der große Vergaser schluckt auch mehr. Und ein schlecht abgestimmter großer läuft schlechter als ein gut abgestimmter kleiner.
Merksatz: Mehr Stellschrauben heißt mehr Aufwand, nicht automatisch bessere Antworten.
Beispiel aus der Praxis
Modellangaben wie „7B“ oder „70B“ bedeuten 7 bzw. 70 Milliarden Parameter.
Darauf kommt es an
Für lokale Modelle ist die Parameterzahl wichtig, weil sie bestimmt, wie viel Speicher die Grafikkarte braucht.
Verwandte Begriffe
- Large Language Model (LLM)Großes Sprachmodell, das auf riesigen Textmengen trainiert wurde und Text fortsetzt, zusammenfasst, übersetzt oder Fragen beantwortet. Beispiele: die Modelle hinter ChatGPT, Claude und Gemini.
- Open-Weight-ModellModell, dessen Gewichte veröffentlicht sind. Es lässt sich selbst betreiben, oft auch lokal ohne Cloud.
- InferenzDas Ausführen eines trainierten Modells, also das Erzeugen einer Antwort. Kosten und Geschwindigkeit der Inferenz entscheiden über den Preis.
Kurz gefragt
Was sind Parameter?
Die gelernten Zahlenwerte eines Modells. Mehr Parameter bedeuten nicht automatisch bessere Antworten, aber meist mehr Rechenaufwand.
Was ist ein Beispiel für Parameter?
Modellangaben wie „7B“ oder „70B“ bedeuten 7 bzw. 70 Milliarden Parameter.
Worauf sollte ich bei Parameter achten?
Für lokale Modelle ist die Parameterzahl wichtig, weil sie bestimmt, wie viel Speicher die Grafikkarte braucht.
Weiter geht's 🧭
Thematisch verwandt, handverlesen von einem Skript mit gutem Geschmack.
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Warum so kurz erklärt?
Weil ein Glossar zum Nachschlagen da ist. Wer tiefer will, findet unten die Seiten, auf denen der Begriff in der Praxis vorkommt.
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