Количество параметров в текстовых ИИ моделях указывает на количество настраиваемых параметров, которые используются в модели для обучения на заданном наборе данных. Эти параметры обычно относятся к весам, которые связывают входные и выходные данные в модели.

Чем больше параметров у модели, тем более сложная она будет в вычислительном и в техническом плане, но при этом она может быть более точной и эффективной в решении задач обработки текстов.

Например, одна из самых известных текстовых ИИ моделей - GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) от OpenAI - имеет порядка 175 миллиардов настраиваемых параметров. Большое количество параметров позволяет этой модели обрабатывать и генерировать тексты высокого качества, которые могут быть очень похожи на то, что может написать человек.

Однако, количество параметров не является единственным фактором, определяющим качество текстовых ИИ моделей. Качество также зависит от многих других факторов, таких как качество данных, архитектура модели, оптимизация и т.д.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence