파라미터란? 파라미터(Parameter)는 AI가 공부한 결과를 저장해 놓은 수많은 숫자이다. 학생으로 비유하면, 시험을 보기 전에는 아무것도 모른다. 하지만 책을 읽고 문제를 풀면서 점점 실력이 늘어난다. AI도 똑같다. 처음에는 거의 아무것도 모르지만, 인터넷의 방대한 글과 사진을 학습하면서 수많은 숫자를 조금씩 수정한다. 이 숫자들이 바로 파라미터이다. 자동차 운전으로도 비유할 수 있다. 처음 운전하는 사람은 브레이크도 늦게 밟고, 핸들도 많이 흔들린다. 하지만 운전을 계속하다 보면 어느 순간 몸이 자연스럽게 반응한다. "이 정도면 브레이크를 밟아야겠다." "핸들을 이 정도 돌려야겠다." 이 경험들이 몸에 쌓인 것처럼, AI도 수많은 숫자를 계속 수정하면서 점점 더 똑똑해진다. 즉, 파라미터는 AI가 공부하며 얻은 경험과 지식을 담고 있는 숫자라고 생각하면 된다. 그래서 AI 기업들이 "우리 모델은 700억 개의 파라미터를 가지고 있습니다."라고 말하는 것은, "우리 AI의 두뇌에는 700억 개의 경험과 지식이 숫자의 형태로 저장되어 있습니다."라는 의미에 가깝다. 다만 파라미터가 많다고 반드시 더 똑똑한 것은 아니다. 사람도 책만 많이 읽는다고 모두 뛰어난 것은 아니듯, AI도 학습 데이터의 품질, 모델 구조, 학습 방법이 함께 좋아야 높은 성능을 낼 수 있다.