8b (milyar ) parametreli llma modeli bile benim açımdan oldukça başarılıydı, eğer 34b parametreli modeli çalıştırırsam, 70 milyar parametreli meta modeline geçeceğim. ve elimde chatgpt3.0 dan sadece %50 daha az performanslı bir canavar olacak. üstelik sıfır maliyetle!
bu modellerde Parametreler, bir yapay zeka modelinin öğrenme ve bilgi işleme kapasitesini belirleyen sayısal değerlerdir. Modelin eğitim sürecinde bu parametreler, verilerle ilişkili olarak optimize ediliyor.
Örneğin, "8B" ifadesi, modelin 8 milyar parametreye sahip olduğunu belirtir. Benzer şekilde, "34B", 34 milyar parametreye sahip bir model anlamına geliyor.
Daha fazla parametreye sahip modeller genellikle daha karmaşık görevlerde daha iyi performans gösteriyormuş. ama bu modellerin eğitim süreci daha fazla hesaplama gücü ve veri gerektirmekteymiş.
"8B" model, örneğin 1B (1 milyar) parametreye sahip bir modelden daha büyük ve genellikle daha güçlü kabul ediliyor. "34B" gibi daha büyük modeller ise daha karmaşık problemleri çözmek için tasarlanmış olabilir.
Küçük modeller (örneğin 1B veya daha az parametreye sahip olanlar) genellikle daha az kaynak gerektiren uygulamalar için kullanılır.
Orta büyüklükte modeller (örneğin 8B, 13B gibi) daha genel amaçlı ve çeşitli uygulamalar için kullanılabilir.
Büyük modeller (34B, 175B gibi) genellikle çok büyük veri kümeleri üzerinde eğitim görür ve daha karmaşık, yüksek hassasiyetli görevlerde kullanılır.
GPT-3: OpenAI'nin GPT-3 modeli, 175B parametreye sahip bir modeldir ve bu, onu oldukça güçlü kılar.
Meta'nın LLaMA Modelleri: Meta'nın LLaMA modelleri arasında 7B, 13B, 30B ve 65B gibi varyantlar bulunmaktadır. Bu modeller, farklı görevler ve gereksinimler için optimize edilmiştir.
Sonuç olarak, "8B", "34B" gibi kısaltmalar, bir yapay zeka modelinin boyutunu, kapasitesini ve potansiyel performansını belirten önemli göstergelerdir. Bu parametre sayıları, modelin hangi tür görevler için daha uygun olduğunu anlamaya yardımcı olur.
