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파라미터(Parameter)란? 개념부터 종류, 역할까지

03 Nov 2025 • 6 min read

AI 모델을 이야기할 때 빠지지 않는 단어가 있습니다. 바로 파라미터(Parameter)입니다. “GPT-4는 수조 개의 파라미터를 갖고 있다”라는 말을 들어본 적 있나요? 이 숫자들이 실제로 무엇을 의미하는 걸까요?

이번 글에서는 파라미터의 개념부터 역할, 종류, 그리고 하이퍼파라미터와의 차이까지 간단히 정리해보겠습니다.

🔸 파라미터(parameter)란?

AI 모델이 입력 데이터를 처리하고 결과를 예측하기 위해 내부적으로 사용하는 수치(숫자) 값을 말합니다.

쉽게 말해, 파라미터는 모델이 데이터를 보고 ‘이건 이렇게 해석해야겠다’라고 판단할 때 참고하는 기준값이죠.

예를 들어, 모델이 고양이와 개를 구분하도록 학습할 때 ‘귀 모양’이나 ‘털 길이’ 같은 특징에 얼마나 중요도를 둘지를 결정하는 것이 파라미터의 역할입니다. 이 값들이 학습을 통해 자동으로 업데이트되며, 결과적으로 모델의 ‘지능’을 형성합니다.

파라미터는 모델의 지식과 학습 능력을 결정짓는 핵심 요소입니다. 더 많은 파라미터를 가진 모델일수록 더 복잡한 패턴과 관계를 학습할 수 있습니다.

예를 들어 GPT-3는 약 1,750억 개의 파라미터를, GPT-4는 그보다 훨씬 많은 파라미터를 가지고 있다고 알려져 있습니다.

하지만 ‘많을수록 무조건 좋다’는 건 아닙니다. 파라미터 수가 많아질수록 학습에 필요한 데이터, 시간, 비용이 기하급수적으로 증가하죠.

따라서 기업 입장에서는 성능과 효율성의 균형을 고려하는 것이 중요합니다.

파라미터는 모델 내부에서의 역할에 따라 세 가지로 구분할 수 있습니다.

종류	설명	예시
가중치(Weight)	입력 값의 중요도를 조정하는 값으로, 모델이 어떤 특징에 더 주목할지를 결정합니다.	예: 고양이 이미지 분류 시 ‘귀 모양’ 특성에 높은 가중치 부여
편향(Bias)	모델의 출력이 한쪽으로 치우치지 않도록 조정하는 값입니다.	예: 입력이 0이어도 일정한 출력을 만들기 위한 기준값
임베딩 파라미터(Embedding Parameter)	단어, 이미지 등의 데이터를 벡터 형태로 변환해 의미를 학습할 때 사용됩니다.	예: “고양이”와 “강아지”의 의미 거리를 계산하는 벡터

이 세 가지는 모두 학습 과정에서 자동으로 조정되며, 결국 모델이 세상을 이해하는 방식 그 자체를 결정짓습니다.

AI 모델의 성능은 결국 얼마나 잘 학습된 파라미터를 갖고 있느냐에 달려 있습니다. 모델의 예측력이 높다는 건, 곧 파라미터가 데이터를 통해 더 정확한 규칙을 찾아냈다는 뜻이죠.

따라서 스타트업이 AI를 도입할 때 “파라미터 수”는 단순한 기술 지표가 아니라, 모델이 얼마나 깊이 학습되어 있는지를 판단하는 기준이 됩니다.

아니요. 데이터 품질이 낮거나 학습 구조가 비효율적이면 오히려 성능이 떨어질 수 있습니다.

파라미터(Parameter): 모델이 학습을 통해 스스로 조정하는 값 (예: 가중치, 편향)
하이퍼파라미터(Hyperparameter): 학습 전에 사람이 직접 설정하는 값 (예: 학습률, 배치 크기, 에폭 수) 즉, 파라미터가 모델의 ‘지식’이라면, 하이퍼파라미터는 ‘학습 규칙’입니다.

대부분은 직접 조정하지 않고, 이미 학습된 모델의 일부를 파인튜닝(Fine-tuning) 하는 방식으로 사용합니다.

AI 모델의 수십억 개 파라미터는 모델이 세상을 해석하고 반응하는 방식을 정의하는 지능의 언어입니다. AI를 더 똑똑하게 활용하는 첫걸음은 ‘파라미터’를 이해하는 것에서 시작됩니다.

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