آخرین داده از تعداد پارامترهای مدل زبانی chatgpt 

در این مقاله قصد داریم به بررسی آخرین داده‌ها و اطلاعات مربوط به تعداد پارامترهای مدل زبانی ChatGPT بپردازیم. با توجه به گزارش‌های اخیر، ChatGPT-4 دارای حدود ۱.۸ تریلیون پارامتر است که این عدد به وسیله کارشناسانی همچون جورج هوتز تخمین زده شده و توسط منابع معتبر تایید شده است. این مدل شامل هشت زیرمدل است که هر کدام تقریباً ۲۲۰ میلیارد پارامتر دارند. برای مثال، ChatGPT-4 از مدل قبلی خود، GPT-3، که دارای ۱۷۵ میلیارد پارامتر بود، به مراتب بزرگتر است. همچنین، اطلاعاتی در مورد مدل جدید یعنی ChatGPT-o1 Mini وجود دارد که تعداد پارامترهای آن ممکن است حدود ۸ میلیارد باشد. در این مقاله، به بررسی جزئیات این داده‌ها و تاثیر آن‌ها بر عملکرد این مدل‌ها خواهیم پرداخت و شما را با آخرین پیشرفت‌ها در حوزه پارامترهای chatgpt آشنا خواهیم کرد.

بررسی تعداد پارامترهای مدل زبانی ChatGPT-4

تعداد پارامترهای ChatGPT-4 حدود ۱.۸ تریلیون برآورد شده است که این مقدار بیش از ده برابر GPT-3 است. این افزایش چشمگیر در تعداد پارامترها، تاثیرات قابل‌توجهی بر عملکرد و دقت مدل دارد. در این بخش به بررسی جزئیات این موضوع خواهیم پرداخت.

افزایش پارامترهای مدل زبانی و توانایی تولید متن های طولانی بیش از ۱۰،۰۰۰ کلمه 

یکی از مهم‌ترین مزایای افزایش تعداد پارامترها در ChatGPT-4، بهبود قابل‌توجه در پردازش اطلاعات است. هرچه تعداد پارامترها بیشتر باشد، مدل می‌تواند با دقت بالاتری اطلاعات را تحلیل و پردازش کند. این امر به بهبود کیفیت پاسخ‌ها و دقت درک زبان طبیعی منجر می‌شود. به طور کلی، افزایش تعداد پارامترها، توانایی مدل زبانی  را در فهم و تولید متن‌های پیچیده‌تر و دقیق‌تر افزایش می‌دهد.

چالش‌های هزینه و پیچیدگی

با وجود مزایای قابل توجهی که تعداد بالای پارامترها به همراه دارد، افزایش تعداد پارامترها با چالش‌هایی نیز همراه است. یکی از مهم‌ترین این چالش‌ها، افزایش هزینه‌های محاسباتی و سخت‌افزاری است. پردازش و مدیریت ۱.۸ تریلیون پارامتر نیازمند منابع عظیمی از جمله پردازنده‌های قوی و حافظه‌های بزرگ است. این موضوع می‌تواند هزینه‌های عملیاتی را به طور قابل‌توجهی افزایش دهد.

پیچیدگی‌های مرتبط با آموزش مدل

علاوه بر هزینه‌ها، افزایش تعداد پارامترها پیچیدگی‌های جدیدی را نیز در فرآیند آموزش مدل به همراه دارد. آموزش یک مدل با این تعداد پارامتر نیازمند تنظیم دقیق‌تر هایپرپارامترها و زمان بیشتری برای رسیدن به نتایج مطلوب است. این موضوع می‌تواند زمان توسعه و بهینه‌سازی مدل‌ها را طولانی‌تر کند و نیازمند تیم‌های تخصصی‌تر و ابزارهای پیشرفته‌تری باشد.

آخرین داده از تعداد پارامترهای مدل زبانی ChatGPT که استفاده شده

ChatGPT-4 به عنوان یکی از پیشرفته‌ترین مدل‌های زبانی هوش مصنوعی، شامل هشت مدل مختلف است که هر یک از آن‌ها دارای ۲۲۰ میلیارد پارامتر می‌باشند. این حجم از پارامترها در هر مدل، نشان‌دهنده پیچیدگی و قدرت پردازشی بالای این سیستم است. همچنین، این مدل‌ها با استفاده از معماری “Mixture of Experts” طراحی شده‌اند که به طور قابل توجهی کارایی و سرعت پاسخ‌دهی را افزایش می‌دهد.

معماری “Mixture of Experts” در ChatGPT-4

مدل‌های زبانی ChatGPT-4 از معماری “Mixture of Experts” بهره می‌برند که این معماری به مدل‌ها اجازه می‌دهد تا به صورت بهینه از منابع خود استفاده کنند. در این معماری، هر مدل می‌تواند از طریق یک یا دو “متخصص” خود به درخواست‌ها پاسخ دهد. این تخصص‌گرایی به مدل‌ها امکان می‌دهد تا پاسخ‌های دقیق‌تری ارائه دهند و در عین حال، زمان پردازش را کاهش دهند. این روش به ویژه در مواردی که نیاز به پردازش سریع و کارآمد وجود دارد، بسیار موثر است.

کاربردهای مدل‌های ChatGPT-4

استفاده از ۲۲۰ میلیارد پارامتر در هر مدل و بهره‌گیری از معماری “Mixture of Experts” باعث شده تا مدل‌های زبانی ChatGPT-4 در کاربردهای متنوعی مورد استفاده قرار گیرند. از جمله این کاربردها می‌توان به ترجمه‌های خودکار، تولید محتوا، پاسخ به سوالات پیچیده و حتی کمک به تحقیق‌های علمی اشاره کرد. این مدل‌ها به دلیل دقت و کارایی بالای خود، در بسیاری از زمینه‌ها به عنوان ابزارهای اصلی پردازش زبان طبیعی شناخته می‌شوند.

تاثیر تعداد پارامترهای مدل زبانی بر کارایی ChatGPT-4

تعداد بالای پارامترها در هر مدل ChatGPT-4 به معنای توانایی بالای این مدل‌ها در یادگیری و درک الگوهای زبان است. این پارامترها به مدل‌ها اجازه می‌دهند تا با دقت بیشتری به تحلیل داده‌ها بپردازند و پاسخ‌های دقیق‌تری را ارائه دهند. علاوه بر این، استفاده از تعداد زیادی پارامتر به مدل‌ها این امکان را می‌دهد که با داده‌های بزرگ و پیچیده بهتر سازگار شوند و در نتیجه، عملکرد کلی خود را بهبود بخشند.

جمع‌بندی

به طور کل، تعداد پارامترهای بالا و استفاده از معماری “Mixture of Experts” در مدل‌های زبانی ChatGPT-4، این سیستم‌ها را به یکی از پیشرفته‌ترین و کارآمدترین ابزارهای پردازش زبان طبیعی تبدیل کرده است. این مدل‌ها توانسته‌اند با بهره‌گیری از تخصص‌گرایی و کارایی بالا، در کاربردهای متنوعی به کار گرفته شوند و نتایج قابل توجهی را به دست آورند.

مقایسه پارامترهای مدل زبانی ChatGPT-4 با GPT-3

در دنیای هوش مصنوعی، تعداد پارامترها نقش حیاتی در توانایی مدل‌های یادگیری ماشین ایفا می‌کند. ChatGPT-4 با داشتن بیش از ۱۵,۰۰۰ برابر پارامترهای GPT-1 و ۱۰ برابر پارامترهای GPT-3، یک جهش عظیم در این زمینه ایجاد کرده است. این افزایش چشمگیر در تعداد پارامترها به معنای قدرت پردازش بیشتر و دقت بالاتر در تحلیل و تولید متن‌های پیچیده است.

تعداد پارامترهای مدل زبانی ChatGPT-4

ChatGPT-4 با بهره‌گیری از ۱۶ کارشناس مجازی و ۱۱۰ میلیارد پارامتر، بهبود قابل توجهی در کارایی و زمان پاسخگویی به سوالات کاربران ایجاد کرده است. این تعداد پارامترها به مدل این امکان را می‌دهد که با دقت بیشتری اطلاعات را پردازش کرده و پاسخ‌های دقیق‌تر و کاربردی‌تری ارائه دهد.

تاثیر تعداد پارامترهای مدل زبانی بر کارایی

افزایش تعداد پارامترها در ChatGPT-4 نسبت به GPT-3 منجر به بهبود کارایی مدل شده است. با تعداد پارامترهای بیشتر، مدل قادر است تا الگوهای پیچیده‌تری را در داده‌ها شناسایی کرده و پاسخ‌های بهینه‌تری تولید کند. این امر به‌ویژه در زمینه‌هایی مانند پردازش زبان طبیعی و تولید متن‌های متنی کاربردهای فراوانی دارد.

زمان پاسخگویی بهتر

یکی از مزایای اصلی افزایش تعداد پارامترها در ChatGPT-4 نسبت به GPT-3، کاهش زمان پاسخگویی به سوالات کاربران است. با تعداد پارامترهای بیشتر، مدل می‌تواند سریع‌تر و دقیق‌تر به درخواست‌ها پاسخ دهد، که این امر منجر به تجربه کاربری بهتری می‌شود. این مزیت مهم در کاربردهای روزمره مانند چت‌بات‌ها و دستیارهای هوشمند به وضوح قابل مشاهده است.

در مجموع، ChatGPT-4 با افزایش چشمگیر تعداد پارامترها نسبت به مدل‌های قبلی، توانسته است قابلیت‌ها و کارایی خود را به‌طور قابل توجهی بهبود بخشد. این پیشرفت‌ها نشان‌دهنده پتانسیل عظیم مدل‌های هوش مصنوعی در آینده است و نشان می‌دهد که با افزایش تعداد پارامترها، می‌توان به دقت و کارایی بیشتری دست یافت.

چگونگی تقسیم پارامترها بین زیرمدل‌های ChatGPT-4

ChatGPT-4 با توجه به پیچیدگی و توانایی‌های گسترده خود، دارای حدود ۱.۸ تریلیون پارامتر است. این تعداد عظیم پارامترها به نحوی هوشمندانه و دقیق بین هشت زیرمدل تقسیم شده است. هر یک از این زیرمدل‌ها شامل ۲۲۰ میلیارد پارامتر هستند. این تقسیم‌بندی نه تنها به بهینه‌سازی عملکرد مدل کمک می‌کند بلکه باعث کاهش هزینه‌ها و افزایش سرعت پردازش می‌شود.

افزایش کارایی از طریق تقسیم پارامترها

یکی از مزایای اصلی تقسیم پارامترها بین زیرمدل‌های مختلف ChatGPT-4، افزایش کارایی در پردازش درخواست‌هاست. با توزیع منطقی پارامترها، هر زیرمدل می‌تواند به طور مستقل و همزمان با دیگر زیرمدل‌ها عمل کند. این روش به طور قابل توجهی زمان پاسخگویی را کاهش می‌دهد و تجربه کاربری بهتری را فراهم می‌کند. به علاوه، این تقسیم‌بندی به مدل اجازه می‌دهد تا منابع محاسباتی را به طور بهینه‌تری استفاده کند.

کاهش هزینه‌های محاسباتی

یکی دیگر از جنبه‌های مهم تقسیم پارامترها در ChatGPT-4، کاهش هزینه‌های کلی عملیات محاسباتی است. با توزیع پارامترها بین چندین زیرمدل، نیاز به استفاده از منابع سخت‌افزاری پرهزینه به حداقل می‌رسد. هر زیرمدل می‌تواند با استفاده از سرورهای کمتر قدرتمند به وظایف خود بپردازد، که این امر به کاهش هزینه‌های زیرساختی منجر می‌شود. در نتیجه، این رویکرد می‌تواند به توسعه‌دهندگان و کاربران نهایی کمک کند تا با هزینه کمتری از قابلیت‌های پیشرفته مدل بهره‌مند شوند.

بهبود انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری

تقسیم پارامترها به زیرمدل‌های کوچکتر، انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری ChatGPT-4 را بهبود می‌بخشد. این مدل می‌تواند به راحتی با تغییرات در تعداد و پیچیدگی درخواست‌ها سازگار شود. به عنوان مثال، در مواقعی که حجم درخواست‌ها افزایش می‌یابد، می‌توان به سرعت تعداد زیرمدل‌های فعال را افزایش داد تا از عملکرد بهینه اطمینان حاصل شود. این ویژگی به خصوص برای کاربردهای تجاری و صنعتی که نیاز به پردازش حجم عظیمی از داده‌ها دارند، بسیار مفید است.

مدیریت داده‌ها

یکی دیگر از مزایای تقسیم پارامترها در ChatGPT-4، مدیریت بهینه داده‌ها است. با توزیع پارامترها به چندین زیرمدل، هر زیرمدل می‌تواند به طور خاص بر روی بخش‌های مختلف داده‌ها تمرکز کند. این تقسیم‌بندی تخصصی به مدل اجازه می‌دهد تا دقت و کارایی خود را در پردازش داده‌ها افزایش دهد. به علاوه، این روش می‌تواند به کاهش خطاها و افزایش صحت نتایج کمک کند.

در نهایت، تقسیم پارامترها بین زیرمدل‌های ChatGPT-4 یک رویکرد هوشمندانه و کارآمد است که به بهبود عملکرد، کاهش هزینه‌ها، و افزایش انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری مدل منجر می‌شود. این روش به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد تا از قابلیت‌های پیشرفته ChatGPT-4 به بهترین نحو استفاده کنند و تجربه کاربری بهتری را فراهم آورند.

تعداد پارامترهای chatgpt-4o Mini

تعداد پارامترهای chatgpt-4o Mini حدود ۸ میلیارد برآورد شده است. این مدل به طور مشخص برای ارائه عملکردی مناسب و مقرون به صرفه توسعه یافته است. یکی از ویژگی‌های برجسته این مدل، تعداد پارامترهای کمتر آن نسبت به مدل‌های بزرگتر مانند ChatGPT-3 و ChatGPT-4 است که باعث شده تا در عین حفظ کارایی، مصرف منابع کمتری داشته باشد.

عملکرد و کاربردهای متفاوت chatgpt-4o Mini

chatgpt-4o Mini با وجود تعداد پارامترهای کمتر، در تست‌های استاندارد عملکرد بسیار خوبی از خود نشان داده است. این مدل به طور خاص برای کاربرانی طراحی شده که به دنبال یک مدل هوش مصنوعی قابل اطمینان و کم‌هزینه هستند. با استفاده از این مدل، می‌توان در برنامه‌های مختلف مانند چت‌بات‌ها، سیستم‌های پاسخگویی خودکار و حتی در پروژه‌های تحقیقاتی، نتایج قابل قبولی به دست آورد.

مزایای کاهش تعداد پارامترها

کاهش تعداد پارامترها در chatgpt-4o Mini منجر به کاهش مصرف منابع محاسباتی و هزینه‌های اجرایی می‌شود. این ویژگی موجب شده تا این مدل برای شرکت‌ها و توسعه‌دهندگانی که با محدودیت‌های بودجه‌ای مواجه هستند، گزینه‌ای ایده‌آل باشد. علاوه بر این، کاهش تعداد پارامترها باعث افزایش سرعت پردازش و کاهش زمان پاسخگویی مدل می‌شود که این خود یک مزیت بزرگ در کاربردهای واقعی است.

نمونه‌های کاربردی و تست‌های عملکرد

در تست‌های عملکرد، chatgpt-4o Mini توانسته است نتایجی تقریباً مشابه با مدل‌های بزرگتر ارائه دهد. این مدل در پردازش زبان طبیعی، تولید متن ها و پاسخ به سوالات کاربران عملکردی بسیار نزدیک به مدل‌های پیشرفته‌تر داشته است. همچنین، این مدل توانسته است در محیط‌های مختلف و با داده‌های متنوع، کارایی خود را اثبات کند. به عنوان مثال، در کاربردهای چت‌بات‌های تجاری، این مدل توانسته است با دقت بالایی به سوالات مشتریان پاسخ دهد و رضایت کاربران را جلب کند.

نتیجه‌گیری از مزایای chatgpt-4o Mini

با توجه به تمامی این مزایا و عملکرد خوب chatgpt-4o Mini، می‌توان نتیجه گرفت که این مدل یک گزینه مناسب برای توسعه‌دهندگان و شرکت‌هایی است که به دنبال یک مدل هوش مصنوعی مقرون به صرفه و کارآمد هستند. استفاده از chatgpt-4o Mini می‌تواند هزینه‌های اجرایی را کاهش داده و در عین حال، کیفیت خدمات ارائه شده را حفظ کند.

تاثیر تعداد پارامترهای مدل زبانی بر عملکرد آنها چیست

افزایش تعداد پارامترها در مدل‌های ChatGPT یکی از مهم‌ترین عواملی است که بر عملکرد این مدل‌ها تاثیر می‌گذارد. هر چه تعداد پارامترها بیشتر باشد، مدل قادر است اطلاعات بیشتری را پردازش کند و به این ترتیب توانایی پاسخ‌گویی به سوالات پیچیده‌تر و تولید متن هایی با کیفیت بالاتر را دارد. این موضوع شبیه به افزایش تعداد نورون‌ها در مغز انسان است که باعث می‌شود مغز بتواند اطلاعات بیشتری را پردازش کند و تصمیمات پیچیده‌تری بگیرد.

بهبود عملکرد با افزایش پارامترهای مدل زبانی

مطالعات نشان داده‌اند که افزایش تعداد پارامترها بهبود عملکرد مدل را به دنبال دارد. با این حال، این بهبود عملکرد به معنای بهبود قابل توجه در دقت مدل نیست. در حقیقت، پس از رسیدن به یک حد مشخص، افزایش بیشتر پارامترها تاثیر کمتری بر دقت مدل خواهد داشت. این مسئله نشان می‌دهد که تنها افزایش پارامترها نمی‌تواند تضمین‌کننده بهبود عملکرد مدل باشد و باید به سایر عوامل نیز توجه کرد.

هزینه‌های افزایش تعداد پارامترها

افزایش تعداد پارامترها علاوه بر بهبود عملکرد، هزینه‌های بالایی را نیز به همراه دارد. این هزینه‌ها شامل نیاز به سخت‌افزارهای قدرتمندتر برای پردازش و ذخیره‌سازی این پارامترها و همچنین زمان بیشتری برای آموزش مدل می‌شود. بنابراین، افزایش تعداد پارامترها باید با دقت و با توجه به هزینه‌ها و منابع موجود انجام شود.

مقایسه پارامتر های مدل زبانی با نورون‌های مغز انسان

همان‌طور که تعداد نورون‌های بیشتر در مغز انسان باعث افزایش توانایی پردازش اطلاعات می‌شود و ما را به انسان توانمدتری تبدیل میکند، افزایش تعداد پارامترها در مدل‌های ChatGPT نیز باعث افزایش توانایی این مدل‌ها در پردازش اطلاعات می‌شود. با این حال، همان‌طور که مغز انسان برای کارآمدی به عواملی مانند هماهنگی بین نورون‌ها و بهینه‌سازی مسیرهای عصبی نیاز دارد، مدل‌های ChatGPT نیز برای رسیدن به بهترین عملکرد نیازمند بهینه‌سازی‌های دیگری هستند.

در نهایت، می‌توان گفت که افزایش تعداد پارامترها یکی از عوامل مهم در بهبود عملکرد مدل‌های ChatGPT است، اما به تنهایی نمی‌تواند تضمین‌کننده بهترین عملکرد باشد و باید به سایر جنبه‌ها نیز توجه کرد.

آخرین پیشرفت‌ها در حوزه پارامترهای ChatGPT

در چند سال اخیر، پیشرفت‌های قابل توجهی در زمینه مدل‌های زبان هوش مصنوعی مشاهده شده است. یکی از این مدل‌ها، ChatGPT است که به‌طور پیوسته بهبود یافته و نسخه‌های جدیدتری از آن منتشر شده‌اند. در این بخش، به بررسی آخرین داده‌ها و پیشرفت‌ها در تعداد پارامترهای ChatGPT می‌پردازیم.

افزایش تعداد پارامترها در ChatGPT-4

ChatGPT-4 به‌عنوان یک مدل پیشرفته در حوزه پردازش زبان طبیعی، توانایی پردازش ۳۲,۰۰۰ توکن را داراست. این تعداد توکن معادل ۲۴,۰۰۰ کلمه است و نشان‌دهنده ظرفیت بالای این مدل در پردازش و تولید متن‌های طولانی و پیچیده می‌باشد. افزایش تعداد پارامترها در مدل‌های هوش مصنوعی، به‌ویژه در ChatGPT، تاثیر قابل توجهی در بهبود توانایی‌های یادگیری و پاسخ‌دهی به درخواست‌های پیچیده دارد.

تعداد پارامترهای بیشتر در ChatGPT-4، به این مدل امکان می‌دهد تا با دقت بیشتری به تحلیل و درک متون بپردازد. این ویژگی به‌ویژه در کاربردهای پیچیده مانند ترجمه زبان‌ها، تولید متن‌های علمی و حتی مکالمات روزمره بسیار مؤثر است. به‌طور کلی، هرچه تعداد پارامترها بیشتر باشد، مدل قادر است اطلاعات بیشتری را از داده‌های آموزشی استخراج کند و با دقت بیشتری به درخواست‌ها پاسخ دهد.

بهبود توانایی‌های یادگیری با افزایش پارامترها

یکی از اصلی‌ترین دلایل افزایش تعداد پارامترها در مدل‌های هوش مصنوعی مانند ChatGPT-4، بهبود توانایی‌های یادگیری آنها است. این مدل‌ها با داشتن پارامترهای بیشتر، قادر به شناسایی الگوهای پیچیده‌تر در داده‌ها هستند. این امر باعث می‌شود تا مدل بتواند با دقت بیشتری به سوالات و درخواست‌های کاربران پاسخ دهد و توانایی برقرای ارتباط را مثل یک انسان داشته باشد به‌علاوه، افزایش تعداد پارامترها در مدل‌هایی مانند ChatGPT-4، امکان استفاده از تکنیک‌های پیشرفته‌تر در پردازش زبان طبیعی را فراهم می‌آورد. این تکنیک‌ها شامل یادگیری عمیق‌تر و استفاده از شبکه‌های عصبی پیچیده‌تر می‌شوند که همگی به بهبود عملکرد کلی مدل کمک می‌کنند. این پیشرفت‌ها نه تنها باعث افزایش دقت پاسخ‌ها می‌شوند، بلکه به مدل اجازه می‌دهند تا به صورت هوشمندانه‌تری از زمینه‌ها و مفاهیم مختلف بهره‌برداری کند.

کاربردها و مزایای مدل‌های پیشرفته ChatGPT

مدل‌های پیشرفته‌ای مانند ChatGPT-4 با تعداد پارامترهای بالا، در طیف گسترده‌ای از کاربردها مورد استفاده قرار می‌گیرند. از جمله این کاربردها می‌توان به تولید محتوا، ترجمه متون، پاسخ به سوالات پیچیده و حتی شبیه‌سازی مکالمات انسانی اشاره کرد. این مدل‌ها با توانایی پردازش تعداد زیادی توکن، قادر به تولید متنی روان و دقیق هستند که می‌تواند به‌طور مستقیم در کاربردهای مختلف به کار گرفته شود.

یکی دیگر از مزایای این مدل‌ها، قابلیت یادگیری و تطبیق با داده‌های جدید و متنوع است. این ویژگی به مدل اجازه می‌دهد تا با توجه به تغییرات و به‌روزرسانی‌های مداوم در داده‌ها، همچنان عملکرد بهینه‌ای داشته باشد و به سوالات کاربران با دقت بیشتری پاسخ دهد. این امر به ویژه در کاربردهای تجاری و تحقیقاتی که نیاز به دقت و انعطاف‌پذیری بالا دارند، بسیار حائز اهمیت است.

نتیجه گیری

در مجموع، بررسی‌ها و تحلیل‌ها نشان می‌دهد که افزایش تعداد پارامترها در مدل‌های زبانی ChatGPT-4 به بهبود قابل توجه عمل‌کرد این مدل‌ها منجر‌شده‌است. با برآورد حدود ۱.۸ تریلیون پارامتر در ChatGPT-4، این مدل توانسته است قابلیت‌های خود را به شکل چشمگیری ارتقا دهد. استفاده از معماری «Mixture of Experts» و تقسیم پارامترها بین زیرمدل‌ها، نه تنها به بهبود عمل‌کرد و کاهش هزینه‌ها کمک کرده، بلکه انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری مدل را نیز افزایش داده است. همچنین، مدل کوچکتر chatgpt-4o Mini با تعداد پارامترهای کمتر، به عنوان یک گزینه مقرون به صرفه و کارآمد برای توسعه‌دهندگان و شرکت‌ها مطرح‌شده‌است. در نهایت، می‌توان گفت که تعداد بالای پارامترها نقش حیاتی در توانایی مدل‌های هوش مصنوعی ایفا می‌کند، اما برای دستیابی به بهترین عملکرد، باید به سایر جنبه‌ها نیز توجه شود. پیشرفت‌های اخیر در زمینه مدل‌های زبانی هوش مصنوعی، نویدبخش آینده‌ای روشن و پر از امکانات جدید برای پردازش زبان طبیعی است.