什么是参数量？

参数量越高，通常表明模型越复杂，能够表示更复杂的关系，但在训练和推理过程中对计算资源（内存和处理能力）的需求也显著更大。理解参数量对于了解模型规模、计算需求和潜在性能边界至关重要。虽然较大的模型通常在复杂任务上能达到更好的精度，但更高的参数量并不保证更好的结果，在数据不足的情况下还会增加过拟合的风险。它是比较模型架构时的基本指标。

参数量影响应用部署的可行性、成本和性能。它帮助确定基础设施需求、推理速度和实际AI系统的可扩展性，并在针对特定硬件或效率目标优化模型时作为关键指标。