喺呢篇文章中，我哋將討論機器學習領域嘅大型語言模型（LLM），同埋佢哋嘅”Parameter”意味著咩。為咗搞清楚呢個概念，我哋將會提及一啲知名嘅LLM，例如OpenAI嘅GPT-3同GPT-4，Facebook嘅LLaMA，同埋Google嘅PaLM-E。
首先，我哋需要明白乜嘢叫做”Parameter”。喺機器學習中，一個模型嘅”Parameter”就係佢嘅獨立變數，佢哋決定咗模型嘅性能同埋複雜程度。換句話講，Parameter越多，代表個模型擁有越多嘅學習能力，但同時咁樣都會令到計算成本上升。
OpenAI嘅GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）就係一個擁有多達1750億個Parameter嘅大型語言模型，佢能夠生成自然語言文本。自從佢嘅商業產品推出之後，全球已經有超過300個應用程式同數以萬計嘅開發者喺各行各業使用GPT-3。每日，GPT-3平均生成45億個單詞，而且繼續擴大生產流量。
GPT-4嘅技術細節相對保密，但都有謠言話佢嘅Parameter數量會由1750億大幅增加到100兆。儘管OpenAI嘅CEO Sam Altman形容呢啲謠言係”完全胡說”，但相信GPT-4嘅Parameter數量絕對唔會係個細數字。
Facebook嘅LLaMA（Large Language Model）係一個擁有650億個Parameter嘅模型。喺呢個模型中，我哋可以發現，隨著Parameter數量嘅增加，語言生成能力都會相應提高。
Google嘅PaLM-E則係一個結合語言同視覺嘅通用機器人模型。PaLM-E係基於Google嘅PaLM（大型語言模型）同ViT-22B（視覺變換器模型）建立嘅。PaLM-E-562B作為呢個方法最大嘅實例，喺OK-VQA視覺語言基準測試中創立咗新嘅最高水平，同時保持同PaLM-540B相近嘅一般語言性能。
PaLM-E點樣運作呢？技術上，PaLM-E透過將觀察數據注入到預訓練嘅語言模型中嚟實現。具體嚟講，佢將感應器數據（例如圖像）通過一個過程轉換成表示形式，同語言模型處理自然語言單詞嘅方式類似。
所以，總結一下，LLM中嘅”Parameter”就係指機器學習模型中嘅獨立變數。隨著Parameter數量嘅增加，一個模型嘅學習能力同埋複雜程度都會提高。不過，要注意嘅係，參數越多，計算成本就越高。
喺呢篇文章中，我哋討論咗OpenAI嘅GPT-3同GPT-4，Facebook嘅LLaMA，同埋Google嘅PaLM-E等知名嘅LLM。呢啲模型通過大量嘅Parameter實現咗強大嘅語言生成能力，同時將機器學習應用推向咗更高嘅水平。然而，要牢記嘅係，隨著Parameter數量嘅增加，計算成本同樣會上升，因此喺實際應用中需要權衡各種因素。