AI模型的参数量是什么意思？

参数量是指人工智能模型（特别是神经网络等深度学习模型）中可调权重的数量。它是模型规模和从数据中学习复杂模式的固有能力的核心指标。

这些参数代表模型在训练过程中优化的内部变量。更高的参数量通常与更大的潜在模型表达能力和捕获复杂细节的能力相关。然而，这也需要大量更多的计算能力用于训练和推理，增加了内存需求，以及在训练数据不足时过拟合的风险。参数量由模型的架构设计决定，包括层类型、宽度和深度。

理解参数量对于选择合适的模型、估计资源需求（计算、内存）以及解读性能权衡至关重要。高参数模型在大语言模型、高级图像识别和蛋白质折叠等复杂任务中推动创新，但在实际部署和成本效益方面，通过剪枝或量化等技术进行有效的模型大小管理至关重要。