一分钟搞清楚什么是大模型参数（求你来看）

什么是大模型参数

最近，大模型这个概念在科技圈炒得火热，仿佛一夜之间，大家都成了大模型专家。今天咱们就来好好聊聊，什么是大模型参数。

大模型参数是什么？

以DeepseekR1为例，它有671B的参数，这个B代表的是十亿，也就是说它有6710亿个参数。你可以把大模型想象成一个巨大的仓库，这个仓库里有数以千亿计的货架，每个货架上都摆放着一个数字，这些数字就是参数。通常情况下，大模型的参数占到了整个大模型体积的90%以上。

参数和大模型有什么关系？

你可能会好奇，这些数字有什么神奇之处，能让大模型通晓古今、回答问题呢？其实，原理并不复杂。让我们回到小学就学过的知识：y = ax + b。只要你找到了a和b的值，就能迅速计算出每一个x对应的y值，掌握了点的分布规律。换句话说，只要知道了合适的拟合方法，这条直线上无数的点的分布规律就被压缩到了a和b这两个参数上。

大模型就是一个超级复杂化的y = ax + b，其中有成百上千亿个参数，就像有成百上千亿个a、b、c……这些参数共同决定了模型的行为和能力。

大模型是如何被训练的？

训练大模型的思想其实和我们学习知识的过程有点类似。通过大量已有的文字数据，模型会推导出最适合自己的参数。这就好比我们通过已知的x和y来推导出a和b的值。在这个过程中，模型不断地调整参数，直到它能够准确地理解和生成语言。

 使用大模型的过程是怎样的？

当我们使用大模型时，其实就是输入文字，然后模型通过自己的参数和拟合方法得出结论。就好比已知a和b，去推导出x对应的y值。这个过程看似简单，但背后是模型庞大的参数体系在支撑。

 总结

大模型参数并没有那么神秘，它们其实就是一堆数字。但正是这些数字，通过复杂的组合和拟合，让大模型具备了惊人的能力。希望这篇文章能帮助你更好地理解大模型参数，下次再听到别人谈论大模型时，你也能自信地加入讨论！