パラメーター（モデルの重み）

パラメーターは、モデルが学習によって決める内部の数値です。Google の機械学習の用語集は、モデルが学習の間に身につける重み（weight）とバイアス（bias）と説明しています。モデルの規模を、パラメーターの数で表すことがあります。

Google の用語集は、学習を繰り返す間に、人や調整用のサービスが変える変数を、ハイパーパラメーターと呼んでいます。学習によって決まるパラメーターとは区別します。

2020年の GPT-3 の論文は、モデルのパラメーターの数を 1,750億としています。総務省の令和8年版 情報通信白書は、小規模言語モデル（SLM）を、LLM と比べてパラメーターの数が小さいモデルと説明しています。

読み

ぱらめーたー

英語

Parameter (weight)

業界

製造業、教育機関

業務

AI 活用

出典の確認日

2026年10月7日

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出典

• Google for Developers: Machine Learning Glossary - ML Fundamentals（別のタブで開きます）
• Brown ほか「Language Models are Few-Shot Learners」（arXiv:2005.14165、2020年5月28日）（別のタブで開きます）
• 総務省: 令和8年版 情報通信白書 第Ⅰ部 第2章 第2節「最近の研究開発・社会実装動向」（別のタブで開きます）