★
Menu
Home Hoe het wordt gebouwd Watchlist De stack
Hardware ChipsChips vergelijken Servers & systemenNetwerken GeheugenFabrieken & packaging Koeling
Faciliteiten DatacentersVermogen ProjectenCloud & GPU-rekenkracht
Intelligentie AI-modellenSoftware AI-productenBenchmarks OnderzoeksartikelenDatasets Concepten
Ecosysteem BedrijvenAandelen MensenTijdlijn TrendsToekomst van AI
Leren Nieuws Stel de data een vraag AI-agenten
Over Over ons Methodologie Data & API Disclaimer
Opties
DATA & API

Gratis alleen-lezen JSON-toegang tot de gecachte gegevens van de site.

Donkere modus

Begeleid overzicht
Nieuw met chips, datacenters en modeljargon? We leggen belangrijke termen uit terwijl u bladert, in begrijpelijke taal. Dezelfde data, met ingebouwde uitleg.

Expertoverzicht
Je kent de stack al. Gewoon de data: schoon, snel en compact, zonder extra uitleg. Dit is de standaardweergave.

Interfacetaal
‹ Terug
Home › Concepten › Parameters

Parameters

Concept Technische kerngegevens

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

U bekijkt een conceptverklaring: wat deze term in begrijpelijk Nederlands betekent, en de records die hij samenbrengt.

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.'

Hoe dit aansluit op de rest van de stack

Related · 2 Parameters

De koppelingen van dit record in één oogopslag — klik op een groep om er naartoe te springen.

Bronnen

Chinchilla paper ↗

Record beoordeeld per 2026-01-15 — bekijk Methodologie.