★
Menu
Beranda Cara Pembuatannya Watchlist Tumpukan
Perangkat Keras ChipBandingkan Chip Server & SistemJaringan MemoriFoundri & Pengemasan Pendinginan
Fasilitas Pusat-Pusat DataDaya ProyekCloud & Komputasi GPU
Kecerdasan Model AIPerangkat Lunak Produk AIBenchmark Makalah RisetKumpulan-Kumpulan Data Konsep-Konsep
Ekosistem Perusahaan-PerusahaanSaham Orang-orangTimeline TrenMasa Depan AI
Pelajari Berita Tanya Data Agen AI
Tentang Tentang kami Metodologi Data & API Penyangkalan
Opsi
DATA & API

Akses JSON baca-saja gratis ke data cache situs.

Mode Gelap

Tampilan Terpandu
Baru mengenal chip, data center, dan jargon model? Kami menjelaskan istilah-istilah kunci saat Anda menjelajah, dalam bahasa yang mudah dipahami. Data yang sama, dilengkapi panduan bawaan.

Tampilan Ahli
Anda sudah memahami seluk-beluknya. Cukup datanya: bersih, cepat, dan ringkas, tanpa penjelasan tambahan. Ini adalah tampilan default.

Bahasa antarmuka
‹ Kembali
Beranda › Konsep-Konsep › Parameters

Parameters

Konsep Teknis Inti

The learned numbers — and why 'bigger' stopped being the whole story.

Anda sedang melihat entri penjelas konsep: apa arti istilah ini dalam bahasa yang mudah dipahami, dan entri-entri yang dikaitkannya.

Parameters are the weights a model learns; storing and moving them is what all the memory on this site is for (a 405B-parameter model needs ~800 GB at 16-bit). Counts climbed from GPT-2's 1.5B to trillion-parameter mixtures, but since Chinchilla the field optimizes parameters against data and compute jointly — and closed labs stopped disclosing counts at all, which is why so many records here say 'not publicly disclosed.'

Bagaimana ini terhubung ke bagian lain dari stack

Related · 2 Parameters

Tautan catatan ini sekilas — klik grup untuk langsung menuju ke sana.

Sumber

Chinchilla paper ↗

Rekaman ditinjau per 2026-01-15 — lihat Metodologi.