一文搞懂大模型参数：为何70B模型比7B更强大？

本文详细解释了大模型参数的核心概念。参数是神经网络中的权重和偏置，控制输入输出的映射过程，也是模型知识的存储方式。参数数量从百万到万亿不等，决定了模型规模和能力。参数越多，模型表达能力越强，但训练和推理成本也越高。当参数量达到一定规模后，模型会出现"涌现能力"。参数与token的关系类似于大脑神经元连接与文字的关系，是模型能力的存储单元。

Python程序员小泉

604人浏览 · 2025-10-05 14:27:34

Python程序员小泉 · 2025-10-05 14:27:34 发布

简介

好问题 👍

在大模型里，参数（Parameters）是最核心的概念之一。我们平常说的 “7B 模型”“70B 模型”，这里的 B 就是 billion（十亿），指的就是参数的数量。

参数是什么？

• 在神经网络里，参数就是权重（weights）和偏置（biases）。

• 它们控制着模型是如何把输入（token 向量）映射成输出的。

• 在训练过程中，模型通过梯度下降来不断调整参数，使得输出更接近真实答案。

👉 可以理解为：参数是“模型学到的知识的存储方式”。

举个例子

以一个全连接层为例：

• W：权重矩阵（参数）

• b：偏置向量（参数）

• x：输入

• y：输出

在 Transformer 大模型中，像注意力层、前馈层都有大量这样的参数。

参数数量和模型规模

• 小模型：几百万到几亿参数（适合轻量级任务）。

• 中等模型：几亿到几十亿参数（如 GPT-2 ~ GPT-3 小版本）。

• 大模型：百亿到千亿参数（GPT-3.5 ~ GPT-4、LLaMA-2-70B）。

• 超大模型：万亿参数级别（Google Switch Transformer 等 MoE 模型）。

👉 参数越多，模型的表达能力越强，但训练和推理成本也更高。

参数的作用

• 存储知识：比如“巴黎是法国首都”这种事实会隐含在参数中。

• 模式捕捉：通过统计大量文本，参数学会了语言模式、语法结构。

• 推理能力：参数量大到一定规模后，模型会出现“涌现能力”（emergent ability），能解决以前解决不了的问题。

参数 vs Token

• Token：模型的输入输出单位（“字片段”）。

• 参数：模型的“记忆”，决定了如何处理 token。

可以类比：

• Token = 人类听到的“字”

• 参数 = 人类大脑的“神经元连接”

📌 总结一句：

大模型的参数就是它的“知识和能力存储单元”，数量越多，模型潜力越大，但也越耗资源。

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