AI大模型技术揭秘-参数,Token,上下文和温度

深入理解 AI 大模型：参数、Token、上下文窗口、上下文长度和温度

   

人工智能技术的飞速发展使AI大模型大放异彩，其中涉及的“参数”、“Token”、“上下文窗口”、“上下文长度”及“温度”等专业术语备受瞩目。这些术语背后究竟蕴含何意？它们如何影响AI大模型的性能？一起揭开其神秘面纱，探索AI的无限可能。

Parameter 参数：模型的复杂度和性能指标

参数，即AI模型在训练中学习和调整的变量，关乎模型复杂度与性能。参数多则模型能力强，可呈现更复杂关系，提升任务效果。但参数增加也意味着对训练数据和计算资源的需求增大。

GPT-3参数达1750亿，而WuDao 2.0更是跃升至惊人的1.75万亿参数。这一飞跃使WuDao 2.0在处理复杂数据模式时游刃有余，尤其在自然语言处理和机器翻译等领域，其能力之强，令人瞩目。

举例而言，若某LLM模型含有1亿参数，训练时便需对这1亿个参数进行微调，以达到最优表现。此过程不仅要求巨量的训练数据支持，还需庞大的计算资源作为后盾。

Token：模型理解和处理的基本单位

在AI领域，Token是数据处理的基本单位，形式多样，包括单词、字符、