AI パラメータ 仕組み と大規模言語モデルの知能：10兆個の「つまみ」が言葉を作る

AI業界の知能の基準が、今まさに塗り替えられようとしています。OpenAIのGPT-3が1,750億個、そして最新のGPT-4.5が10兆個を超えると言われる「パラメータ」。この膨大な数値の塊が、どのようにして人間のような対話を可能にしているのでしょうか。

AI パラメータ 仕組み ：巨大なピンボールマシンの「調整つまみ」

パラメータとは、簡単に言えばAIの挙動をコントロールする「ダイヤル」や「レバー」のようなものです。数千億、数兆ものパドルやバンパーを備えた惑星サイズのピンボールマシンを想像してみてください。その一つ一つの設定をわずかに変えるだけで、ボールの動き、つまりAIのアウトプットは劇的に変化します。

MITテクノロジーレビューの解説によると、これらの数値はトレーニング（学習）過程でアルゴリズムによって決定されます。最初はランダムな値から始まりますが、膨大なデータに対して推論とエラー修正を繰り返すことで、パラメータは最適な値へと収束していきます。GPT-3クラスのモデルでは、トレーニング中に各パラメータが数万回更新され、その計算回数は1,000兆回（クアドリリオン）を超えるとされています。

知能を構成する3つの要素：埋め込み、重み、バイアス

AIの脳内では、主に3種類のパラメータが機能しています。まず「埋め込み（エンベディング）」は、単語を数学的なコードに変換します。一般的に4,096次元という多次元空間に単語を配置し、意味の近い単語同士を近くに配置することで文脈を理解します。

次に「重み」は、単語間のつながりの強さを表します。文脈の中でどの言葉を重視すべきかを決定する、最も一般的な調整つまみです。そして「バイアス」は、情報の検出感度を調整します。騒がしい部屋で小さな声を拾い上げるように、特定の情報がトリガーされやすくする役割を担っています。

数より質へ：小規模モデルが巨大モデルを凌駕する理由

近年では、単にパラメータ数を増やす「スケーリング」の限界も見え始めています。MetaのLlama 3（80億パラメータ）は、旧世代のより巨大なモデルを凌駕する性能を見せました。これは、モデルのサイズよりもトレーニングデータの質と量が重要であることを示唆しています。Llama 3は実に15兆ワードものデータで学習されており、「オーバー・トレーニング」と呼ばれる手法が高い効率を実現しています。