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.
