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大模型的参数主要包括‌输入层参数、‌隐藏层参数、‌输出层参数、‌激活函数参数、‌损失函数参数、‌优化器参数和‌正则化参数等。这些参数在神经网络模型中起到关键作用，例如权重和偏置，它们决定了模型的复杂度和学习能力。