模型参数越多，理论上模型的学习能力越强，处理复杂任务的能力也越强。然而，更大的模型也意味着更高的训练和推理成本。：选择合适的模型规模需要根据具体的应用场景和资源限制来决定。对于资源有限或对实时性要求高的应用，较小的模型可能更合适；而对于复杂和精度要求高的任务，较大的模型则更为适用。：模型规模越大，所需的计算资源（如GPU/TPU的数量和内存）也越多。因此，在选择模型时需要考虑计算资源的限制。

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