为什么参数量更大的模型表现更好？

参数量更大的模型通常性能更优，因为它们具有更强的学习数据中复杂模式和复杂表示的能力。这使它们能够对输入和输出之间的复杂关系进行建模。

关键原理包括：更强的表示复杂函数的模型容量、改善的按层次解开和组合特征的能力，以及在海量数据集上更精细的模式识别。然而，这需要显著更多的高质量训练数据，以及用于训练和部署的大量计算资源。相对于规模，性能提升通常遵循幂律，但在超过数据约束阈值后可能呈现收益递减。大型模型计算成本高昂，需要专用硬件。

规模扩大推动了在自然语言理解、复杂计算机视觉问题和多模态集成等复杂任务上的突破。大型模型通过捕获细微差别、长程依赖关系和迁移学习能力，在基准测试中达到最先进的性能，推动了高级智能客服、详细图像生成和复杂翻译系统等应用的进步。