解析 AI 參數 大語言模型 運作邏輯：十兆級權重如何形塑人工智慧？

AI 產業的發展已進入短兵相接的階段，模型規模的競爭更是如火如荼。OpenAI在2025年發布的GPT-4.5，據傳參數規模已突破10兆大關。究竟這些被稱為「參數」的數學數值，如何讓冷冰冰的代碼擁有舉足輕重的智慧？

AI 參數 大語言模型 的核心：權重、偏置與嵌入

參數可以被視為調整 AI 行為的「控制旋鈕」。想像一個行星規模的彈珠台，球在數百億個擋板間彈跳，只要微調擋板角度（參數），球的落點就會完全不同。在模型訓練過程中，演算法會針對錯誤進行無數次修正，更新參數值，直到 AI 的輸出符合人類預期。

根據MIT 科技評論的分析，參數主要分為三類：首先是「嵌入（Embeddings）」，將文字轉化為具有意義的數字列表。例如在4,096維度的空間中，「桌子」與「椅子」的數值會比「太空人」更接近。

其次是「權重（Weights）」，決定了單詞之間聯繫的強度，是處理語境最關鍵的撥盤。最後是「偏置（Biases）」，用於調整神經元觸發的閾值，確保即使在微弱信號下也能捕捉到細微的資訊，就像是在吵雜房間中調大安靜說話者的音量。

小模型的突飛猛進：數據質量決定勝負

傳統觀點認為模型越大越好，但最近Meta的Llama 3打破了這個迷思。雖然僅有80億參數，但由於使用了15兆個單詞的高質量數據進行「過度訓練」，其表現甚至超越了參數規模大出數倍的舊款模型。