LLM 架构
参数
Parameters
模型在训练中学习到的数值，例如权重与偏置，用于把输入转换为表示和输出。参数规模描述模型的一种容量特征，但不同结构、数据和训练方式会改变其实际表现。
举个例子
同样规模的两个模型可能在代码、语言或检索辅助问答上表现不同。某个模型认识品牌，也不能据此定位到一组能够直接修改的品牌专属参数。
与 GEO 的关系
测试应记录具体模型与运行条件，而不是仅写“大模型”。当回答包含旧事实时，先核对公开资料和检索条件，不能把网页编辑描述成修改平台模型参数。
适用边界
参数越多不必然对所有问题越好，也不能从参数量估计品牌推荐率。稀疏结构还区分总参数与实际激活参数，数字比较必须使用相同口径。
参考资料
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