رقابت هوش مصنوعی بر سر تعداد پارامتر‌ها یا کیفیت الگوریتم‌ها؟

پارامترها، وزن‌هایی هستند که در شبکه‌های عصبی برای یادگیری الگو‌ها و روابط بین داده‌ها استفاده می‌شوند. هر چه تعداد پارامتر‌ها بیشتر باشد، مدل می‌تواند الگو‌های پیچیده‌تری را یاد بگیرد و دقت خود را در درک زبان و تولید پاسخ‌های مناسب افزایش دهد. به عنوان مثال، مدل GPT-۳ با حدود ۱۷۵ میلیارد پارامتر، یکی از بزرگ‌ترین و قدرتمندترین مدل‌های زبانی تا به امروز است.

مزایای مدل‌های با پارامتر‌های زیاد

مدل‌های بزرگ می‌توانند زبان انسان را با جزئیات بیشتری درک کنند و به سؤالات پیچیده‌تر پاسخ دهند. همچنین این مدل‌ها می‌توانند در حوزه‌های مختلفی مانند پزشکی، حقوق، آموزش و حتی هنر استفاده شوند. مدل‌های بزرگ می‌توانند متون طولانی و باکیفیت تولید کنند که تقریبا غیرقابل تشخیص از متون انسانی هستند.

چالش‌های تعداد پارامتر‌های زیاد
آموزش مدل‌هایی با تعداد پارامتر‌های زیاد نیازمند منابع محاسباتی گران‌قیمت است. این مسئله باعث می‌شود فقط شرکت‌های بزرگ مانند Google، OpenAI و Meta بتوانند این مدل‌ها را توسعه دهند. به عنوان مثال، آموزش GPT-۳ هزینه‌ای در حدود چند میلیون دلار داشته است.
همچنین مدل‌های بزرگ انرژی زیادی مصرف می‌کنند که می‌تواند تاثیرات منفی بر محیط زیست داشته باشد. این موضوع به خصوص در شرایطی که جهان به دنبال کاهش انتشار کربن است، بسیار مهم است. مدل‌های بزرگ ممکن است به داده‌های آموزشی خود بیش از حد وابسته شوند و نتوانند به خوبی با داده‌های جدید کار کنند. این موضوع باعث می‌شود دقت مدل در شرایط واقعی کاهش یابد.
نقش کلیدی کیفیت الگوریتم‌ها در هوش مصنوعی
الگوریتم‌ها، مغز متفکر مدل‌های زبانی هستند که تعیین می‌کنند چگونه داده‌ها پردازش شده و خروجی‌ها تولید می‌شوند. حتی اگر تعداد پارامتر‌ها کم باشد، یک الگوریتم بهینه و کارآمد می‌تواند عملکرد بسیار خوبی داشته باشد. به عنوان مثال، مدل‌های کوچک‌تری مانند BERT با تعداد پارامتر‌های کمتر، توانسته‌اند در بسیاری از کاربرد‌ها عملکردی مشابه یا حتی بهتر از مدل‌های بزرگ‌تر داشته باشند.

 مدل‌هایی با الگوریتم‌های بهینه نیاز به منابع محاسباتی کمتری دارند. این مدل‌ها می‌توانند به سرعت بیشتری پاسخ دهند و در برنامه‌های بلادرنگ مانند چت‌بات‌ها و دستیاران صوتی کاربرد داشته باشند. الگوریتم‌های بهینه می‌توانند انرژی کمتری مصرف کنند و تأثیرات زیست‌محیطی را کاهش دهند.

مثال‌های موفق الگوریتم‌های بهینه

الگوریتم‌های «Transformers» با بهبود پردازش موازی، توانستند مشکلات مدل‌های قدیمی مانند RNN را حل کنند. همچنین الگوریتم «DistilBERT» نسخه کوچک‌تر و بهینه‌تر BERT که با کاهش تعداد پارامترها، عملکرد مشابهی دارد.
مقایسه تعداد پارامتر‌ها و کیفیت الگوریتم‌ها
اگر بر تعداد پارامتر‌ها تکیه شود مزایایی که دارد این است که فهم عمیق‌تر زبان، تنوع در کاربرد‌ها و تولید محتوای باکیفیت است و معایب این مهم، هزینه محاسباتی بالا، مصرف انرژی زیاد، خطر بیش‌برازش است. 
اگر بر کیفیت الگوریتم‌ها تاکید شود، مزایایی که دارد کاهش هزینه‌ها، سرعت بالاتر، کاهش مصرف انرژی است و معایب آن ممکن است در درک الگو‌های پیچیده ضعیف‌تر باشند.
آینده هوش مصنوعی
در آینده، احتمالا شاهد ترکیبی از این دو رویکرد خواهیم بود. شرکت‌ها و محققان به دنبال ساخت مدل‌هایی هستند که هم تعداد پارامتر‌های مناسبی داشته باشند و هم از الگوریتم‌های بهینه استفاده کنند. به عنوان مثال، مدل‌های Sparse Transformers که با استفاده از معماری‌های جدید، تعداد پارامتر‌ها را کاهش می‌دهند، اما عملکرد خوبی دارند.
تحقیقات نشان می‌دهد که مدل‌های کوچک‌تر می‌توانند با استفاده از الگوریتم‌های بهینه، عملکردی مشابه مدل‌های بزرگ‌تر داشته باشند. این موضوع می‌تواند به کاهش هزینه‌ها و مصرف انرژی کمک کند. به جای تمرکز صرف بر تعداد پارامترها، محققان باید به کاربرد‌های واقعی مدل‌ها توجه کنند. یک مدل می‌تواند از نظر تعداد پارامتر‌ها بزرگ باشد، اما اگر در کاربرد‌های واقعی کارایی نداشته باشد، ارزش زیادی ندارد.
رقابت بر سر تعداد پارامتر‌ها و کیفیت الگوریتم‌ها، دو محور اصلی در توسعه هوش مصنوعی است.