কোনো AI মডেলকে যখন '৭০ বিলিয়ন প্যারামিটার'-এর বলা হয়, তখন আসলে কী গোনা হচ্ছে?

প্যারামিটার বলতে বোঝায় একটি মডেলের প্রশিক্ষণকালে তার ভেতরে সুরক্ষিত করা সমন্বয়যোগ্য সংখ্যা বা "ওয়েট"-এর সংখ্যা, এটা মডেল যত নথি থেকে শিখেছে তার সংখ্যা বা একসঙ্গে কতজন ব্যবহারকারীকে সেবা দিতে পারে তা নয়। সাধারণভাবে বলতে গেলে, বেশি প্যারামিটার মানে জটিল প্যাটার্ন উপস্থাপনের বেশি ক্ষমতা, কারণ ডেটার সূক্ষ্মতা ধরার জন্য সমন্বয়যোগ্য অভ্যন্তরীণ মূল্যের সংখ্যা সহজেই বেশি থাকে।

প্রশিক্ষণ নথির সংখ্যা একটি মডেল যে ডেটাসেট থেকে শিখেছে তার আকার বর্ণনা করে, আর একইসঙ্গে ব্যবহারকারীর সংখ্যা সার্ভার অবকাঠামো ও চাহিদা সম্পর্কিত সম্পূর্ণ ভিন্ন একটি ধারণা—এই দুটোই মডেলের ভেতরে বেক করা সমন্বয়যোগ্য ওয়েটের সংখ্যা থেকে খুবই ভিন্ন।

বড় হওয়া মানেই স্বয়ংক্রিয়ভাবে ভালো নয়, কারণ ভালোভাবে প্রশিক্ষিত ছোট মডেলগুলো ক্রমেই অনেক কাজে বড় মডেলের সঙ্গে সমান বা তাদের ছাড়িয়ে যাচ্ছে, দেখায় যে মডেল কীভাবে প্রশিক্ষিত হয়েছে আর কী ডেটা দেখেছে তা নিছক প্যারামিটার সংখ্যার মতোই গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে।