Ngày nay, trí tuệ nhân tạo (AI) và đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models – LLM) như GPT, Gemini hay LLama đang phát triển mạnh mẽ và được ứng dụng rộng rãi. Một thuật ngữ quan trọng thường được nhắc đến khi nói về các mô hình này là tham số (parameters). Vậy parameters là gì, tại sao lại quan trọng, và các mô hình AI hàng đầu hiện nay có bao nhiêu parameters? Hãy cùng tìm hiểu rõ trong bài viết dưới đây!
📌 Mục lục:
- 🧩 Tham số (parameters) trong mô hình AI là gì?
- 📈 Vì sao số lượng parameters quan trọng với mô hình AI?
- 🏅 Bảng so sánh số lượng parameters giữa các mô hình LLM nổi bật
- 💡 Nhiều parameters có luôn tốt hơn không?
- 📚 Tài liệu tham khảo
🧩 Tham số (parameters) trong mô hình AI là gì?
Trong mô hình AI, parameters là các giá trị (weights, biases) mà mô hình sẽ học và điều chỉnh trong quá trình huấn luyện (training). Chúng giống như hàng tỷ nút điều chỉnh nhỏ bên trong mô hình, giúp AI xác định cách thức xử lý và phản hồi thông tin đầu vào một cách hợp lý và chính xác.
Ví dụ, khi nói mô hình AI có 1 tỷ parameters (1B), điều này nghĩa là mô hình có khoảng 1 tỷ giá trị có thể được tinh chỉnh để học hỏi từ dữ liệu.
Hình: minh hoạ khái niệm tham số trong mô hình AI
📈 Vì sao số lượng parameters quan trọng với mô hình AI?
Số lượng parameters là một trong các tiêu chí chính để đánh giá năng lực của mô hình ngôn ngữ lớn. Về cơ bản, số lượng parameters càng nhiều thì mô hình càng có khả năng:
- Xử lý tốt ngữ cảnh và tình huống phức tạp hơn.
- Suy luận và giải quyết vấn đề ở mức sâu hơn.
- Sản sinh câu trả lời sáng tạo và tinh tế hơn.
Tuy nhiên, đây chỉ là một yếu tố quan trọng, nhưng không phải yếu tố duy nhất để đánh giá hiệu quả một mô hình AI.
🏅 Bảng so sánh số lượng parameters giữa các mô hình LLM nổi bật
Dưới đây là bảng so sánh số lượng parameters giữa các mô hình ngôn ngữ lớn hàng đầu hiện nay (2024–2025):
| Mô hình AI | Phiên bản | Số parameters |
| GPT (OpenAI) | GPT | ~1.8 nghìn tỷ |
| GPT (Open AI) | GPT-4.5 | ~2 nghìn tỷ |
| Gemini | Gemini Pro 2.5 | ~3 nghìn tỷ |
| Claude (Anthropic) | Claude 3 | ~200 tỷ |
| DeepSeek | DeepSeek-V3 | 67 tỷ |
| LLaMA (Meta) | LLaMA-2 | 7 tỷ, 13 tỷ |
| Falcon | Falcon 180B | 180 tỷ |
| Mistral | Mistral | 7 tỷ |
(Các giá trị parameters của GPT-4, GPT-4.5, Gemini và Claude là những ước tính do chưa có công bố chính thức.)
💡 Nhiều parameters có luôn tốt hơn không?
Không phải lúc nào việc có số lượng parameters lớn hơn cũng tốt hơn. Việc mô hình AI có quá nhiều parameters có thể gây ra:
- Tiêu tốn nhiều tài nguyên tính toán (computing resources) và chi phí lớn hơn.
- Cần lượng dữ liệu huấn luyện rất lớn, đa dạng và chất lượng cao.
- Tăng độ phức tạp trong việc kiểm soát và vận hành.
Vì vậy, điều quan trọng nhất là chọn một mô hình có kích thước phù hợp với mục đích sử dụng, dữ liệu huấn luyện và năng lực tính toán hiện có của bạn.
📚 Tài liệu tham khảo
- OpenAI. (2023). Introducing ChatGPT. Truy cập từ https://openai.com/blog/chatgpt
- Google DeepMind. (2024). Gemini 2. Truy cập từ https://deepmind.google/gemini
- Meta AI. (2023). Introducing LLaMA. Truy cập từ https://ai.facebook.com/blog/llama-large-language-model-meta-ai
- Anthropic. (2024). Claude 3. Truy cập từ https://www.anthropic.com/claude-3
- Hugging Face. (2024). DeepSeek-V3 model card. Truy cập từ https://huggingface.co/deepseek-ai
- NVIDIA AI. (2024). Understanding Large Language Models. Truy cập từ https://www.nvidia.com/en-us/ai-data-science