파라미터 (모델의 크기를 말하는 수)
영어 parameters (model parameters) · 일본어 パラメータ · 읽는 법 파라미터
파라미터는 AI가 학습하면서 조정해 얻은 수치로, 그 개수가 AI 모델의 크기를 나타내는 말로 쓰입니다. 개수가 많을수록 돌리는 데 큰 컴퓨터가 필요합니다.
HowtoAI 글 6편에서 Llama나 MAI-1 같은 모델을 소개할 때 크기를 나타내는 숫자로, 또 개인 컴퓨터에서 돌릴 수 있는지 가늠하는 기준으로 쓰였습니다.
확인 2026-10-26출처 IBM 「What are Model Parameters?」
1이 말, 이런 곳에서 만납니다
처음 보는 말이 낯선 것은 당연합니다. 대개 이런 자리에서 마주칩니다.
Llama 3.1 공개를 다룬 글
가장 큰 405B(4,050억 파라미터)를 Meta는 「최초의 최첨단급 오픈소스 AI 모델」이라고 소개했다는 설명
Windows 98에서 AI를 돌려 본 글
모델 파일 크기는 「파라미터 수 × 하나당 비트 수 ÷ 8」이고, 70억 파라미터를 4비트로 압축하면 약 3.5GB라는 계산
Microsoft의 MAI-1을 다룬 글
약 5,000억 파라미터라는 숫자는 보도였고 Microsoft가 확인한 것이 아니라는 설명
2한 장면으로 이해하기
파라미터는 요리의 간을 맞추는 수많은 눈금과 같습니다. 눈금이 많으면 섬세한 맛을 낼 수 있지만, 그만큼 조절할 곳이 많아 큰 주방이 필요합니다. 눈금 수가 곧 맛의 좋고 나쁨은 아닙니다.
눈금이 많다고 맛이 좋은 것은 아닙니다.
3우리 회사도 해당될까요?
이런 경우 해당됩니다
- AI 모델 소개 글에서 「70B」 「405B」 같은 표기를 본다
- 회사 컴퓨터에서 AI를 직접 돌려 볼까 고민한다
이런 경우는 걱정을 덜어도 됩니다
- 브라우저로 ChatGPT 같은 서비스를 쓰기만 한다
쓰기만 하는 분은 몰라도 괜찮지만, 모델을 내려받아 쓰려면 크기를 확인해야 합니다.
4조금 더 자세히
파라미터는 AI가 많은 글을 읽고 배우는 동안 조금씩 맞춰 가며 얻은 수치입니다. 요리에 비유하면 소금과 간장을 얼마나 넣을지 정해 둔 수많은 눈금이고, 눈금이 많을수록 섬세한 맛을 낼 수 있습니다. AI 소개에서 보는 「70B」 「405B」의 B는 10억을 뜻하는 billion의 첫 글자입니다.
주의할 점 파라미터가 많다고 항상 더 좋은 AI는 아닙니다. IBM은 너무 많으면 학습 자료에 지나치게 맞춰질 위험이 있다고 설명합니다. 또 전체 개수와 한 번에 움직이는 개수는 다를 수 있습니다. 내 컴퓨터에서 돌리려면 개수를 먼저 확인하세요.
5그래서 무엇을 하면 되나요?
- 1쓰려는 모델의 파라미터 수와 파일 크기를 확인합니다.제작사
- 2「전체 파라미터」와 「한 번에 움직이는 파라미터」가 따로 적혀 있는지 봅니다.제작사
- 3파라미터 수만으로 AI를 고르지 말고, 직접 써 보고 결과를 비교합니다.사장님
제작사에 이렇게 물어보세요
“이 AI 모델의 파라미터 수는 얼마이고, 우리 컴퓨터나 서비스 요금제에서 돌릴 수 있는 크기인가요?”
6자주 묻는 질문
Q. 파라미터가 많으면 더 똑똑한가요?
꼭 그렇지는 않습니다. IBM은 파라미터가 많으면 더 섬세한 패턴을 잡을 수 있지만, 너무 많으면 학습 자료에 지나치게 맞춰질 위험도 있다고 설명합니다.
Q. 하이퍼파라미터와 같은 말인가요?
다릅니다. 파라미터는 학습 중에 AI가 스스로 익히는 값이고, 하이퍼파라미터는 학습 전에 사람이 미리 정해 두는 값입니다.
7이 풀이의 근거
- 출처
IBM 「What are Model Parameters?」 (확인 2026-10-26)
Google for Developers 「Machine Learning Glossary」 (확인 2026-10-26)
Google for Developers 「LLMs: What's a large language model?」 (확인 2026-10-26)
- 확인한 날
- 2026-10-26 · 다음 확인 2027-01-26
- 풀이
- 양진석 · 따뜻한기술 대표
이 정의를 인용하려면
“파라미터는 AI가 학습하면서 조정해 얻은 수치로, 그 개수가 AI 모델의 크기를 나타내는 말로 쓰입니다. 개수가 많을수록 돌리는 데 큰 컴퓨터가 필요합니다.” — 용어집 「파라미터 (모델의 크기를 말하는 수)」 (확인 2026-10-26), atatakaidigital.com/kr/glossary/parameter
8이어서 알아 두면 좋은 말
- 대규모 언어 모델 (LLM)
- 오픈웨이트 (학습된 모델 가중치를 공개한 모델; 오픈소스와의 차이)
- 토큰 (AI가 글을 읽고 쓰는 단위, 요금·한도의 기준)
- 컨텍스트 윈도우 (AI가 한 번에 기억하고 다룰 수 있는 양)