O que são parâmetros de um modelo de IA?

Parâmetros (parameters) são os valores numéricos internos que um modelo de inteligência artificial ajusta durante o treinamento para aprender padrões nos dados. Eles guardam o que o modelo “aprendeu” e definem como ele transforma uma entrada, como uma pergunta, em uma resposta.

Em palavras simples

Imagine uma mesa de som com milhares de botões de volume, grave e agudo. No começo, todos estão em posições aleatórias e o som sai horrível. Um técnico vai girando cada botão um pouquinho, escuta o resultado e ajusta de novo, até a música soar bem. Os parâmetros de um modelo de IA são esses botões. A diferença é que, em vez de milhares, um modelo moderno pode ter bilhões deles, e quem gira os botões não é uma pessoa, mas um processo automático de treinamento.

Quando você lê que um modelo tem “70B”, isso significa 70 bilhões de parâmetros. É uma forma rápida de indicar o tamanho dele.

Como funciona

Em uma rede neural, os parâmetros são principalmente os pesos (a força de cada conexão entre os neurônios artificiais) e os vieses (pequenos ajustes somados em cada neurônio). Cada informação que entra no modelo passa por camadas e camadas de multiplicações e somas usando esses números.

O treinamento funciona mais ou menos assim:

O modelo recebe um exemplo, como um trecho de texto, e tenta prever o resultado, como a próxima palavra.
O erro entre a previsão e a resposta certa é medido.
Um algoritmo calcula em que direção cada parâmetro deve mudar para diminuir esse erro e faz um ajuste pequeno.
Isso se repete bilhões de vezes, com quantidades enormes de dados, até o modelo acertar com frequência.

Depois do treinamento, os parâmetros ficam “congelados” e são salvos em arquivos que podem ocupar dezenas ou centenas de gigabytes. É por isso que, quando uma empresa libera um modelo de “pesos abertos”, ela está, na prática, publicando os parâmetros.

Vale não confundir parâmetros com hiperparâmetros. Hiperparâmetros são escolhas feitas por pessoas antes do treino, como o número de camadas ou a velocidade de aprendizado. Já os parâmetros são aprendidos sozinhos a partir dos dados.

Exemplos

GPT-1 e GPT-3 (OpenAI): o primeiro GPT, de 2018, tinha cerca de 117 milhões de parâmetros. O GPT-3, de 2020, chegou a 175 bilhões, um salto de mais de mil vezes em dois anos.
Llama (Meta): o Llama 2 saiu em versões de 7, 13 e 70 bilhões de parâmetros, e o Llama 3.1 ganhou uma versão de 405 bilhões.
Modelos com especialistas (MoE): na arquitetura “mistura de especialistas”, só uma parte dos parâmetros trabalha em cada pedido. O Llama 4 Scout, por exemplo, tem 109 bilhões de parâmetros no total, mas usa cerca de 17 bilhões ativos por vez, o que deixa as respostas mais rápidas e baratas.
IA no celular: a Apple descreveu o modelo que roda dentro dos aparelhos com Apple Intelligence como tendo cerca de 3 bilhões de parâmetros, comprimidos para caber na memória do dispositivo.

Muitas empresas, como OpenAI, Google e Anthropic, não divulgam o número de parâmetros dos seus modelos mais recentes. Desconfie de valores exatos que circulam sem fonte oficial.

Por que isso importa para você

O número de parâmetros ajuda a entender três coisas práticas. Primeiro, capacidade: em geral, mais parâmetros permitem aprender padrões mais sutis. Segundo, custo: modelos maiores exigem mais chips, mais energia e mais memória, e isso aparece no preço das assinaturas e das APIs. Terceiro, onde o modelo roda: um modelo pequeno pode funcionar no seu notebook ou celular, sem enviar dados para a nuvem; um gigante precisa de data center.

Mas tamanho não é tudo. A qualidade dos dados, o tipo de treinamento e o ajuste fino pesam tanto quanto. Hoje, modelos menores e bem treinados muitas vezes superam modelos maiores de gerações anteriores. Por isso, na hora de escolher uma ferramenta, compare o resultado nas suas tarefas, não só o “B” no nome. Para testar opções sem pagar, veja nossa lista das melhores IAs grátis.

Termos relacionados

Rede neural: a estrutura onde os parâmetros ficam guardados, na forma de pesos.
LLM: os modelos de linguagem que popularizaram contagens de bilhões de parâmetros.
Fine-tuning: treino extra que reajusta os parâmetros de um modelo já pronto.
Dataset: os dados que servem de base para ajustar os parâmetros.
Deep learning: a técnica de redes com muitas camadas, e muitos parâmetros.

Perguntas frequentes

Mais parâmetros significa uma IA mais inteligente?

Nem sempre. Mais parâmetros dão mais capacidade, mas a qualidade dos dados e do treinamento conta muito. Modelos menores e bem treinados podem superar modelos maiores em várias tarefas.