もう少し詳しく

パラメータ数ぱらめーたすうとは、AIモデルが大量のデータを学習する過程で調整していく内部の数値(パラメータ)の総数のことです。「70億パラメータ」「2兆パラメータ」のように表現され、AIモデルの規模を示す代表的な指標として使われます。一般に、パラメータ数が多いほど複雑な表現を学習できる傾向がありますが、その分、動かすために必要な計算資源(メモリーや処理性能)も増えます。

どこで使われるか

AI開発企業が新しいモデルを発表する際、パラメータ数はモデルの規模を端的に示す数字として、性能や利用条件とあわせて公表されることが一般的です。同じ企業のモデルシリーズの中でも、パラメータ数が少ない軽量版はパソコン1台でも動かしやすい一方、パラメータ数が多い上位版はより高性能だが大規模な計算資源を必要とする、という使い分けがされることがあります。

身近な例

スマートフォンやパソコン単体で動く軽量なAIモデルの多くは、数十億から数百億程度のパラメータ数に抑えられています。一方、クラウド上で提供される最上位クラスのAIモデルは、数千億から数兆パラメータという規模になることもあります。

注意点

パラメータ数が多いからといって、必ずしもあらゆる作業で性能が高いとは限りません。学習に使われたデータの質や、追加の調整(事後学習)の内容によって、実際の性能や得意分野は大きく変わります。パラメータ数はあくまでモデルの規模を示す一つの目安として理解しておくとよいでしょう。