Glosario de IA
Parámetros
Los números internos (sobre todo pesos) que un modelo aprende durante el entrenamiento. Su cantidad da una idea aproximada de su tamaño.
Una red neuronal es una función enorme, y sus parámetros son los valores que la definen. El entrenamiento los va ajustando poco a poco hasta que las respuestas del modelo mejoran. Los modelos grandes actuales tienen cientos de miles de millones de parámetros o más.
Más parámetros suele significar más capacidad, pero no garantiza un modelo mejor: la calidad de los datos, el método de entrenamiento y la arquitectura pesan igual. Muchas empresas ya no publican cuántos parámetros tienen sus modelos cerrados.
Ejemplo: «552B» en la ficha de un modelo significa 552.000 millones de parámetros.
En la práctica
- El número de parámetros orienta sobre el tamaño, pero compara modelos con pruebas reales, no por la cifra.
- Para ejecutar un modelo en local, los parámetros indican cuánta memoria vas a necesitar.
- En los modelos de mezcla de expertos, fíjate también en los parámetros activos.