‌大模型的参数主要包括模型规模参数（如层数、宽度）、训练参数（如学习率、批次大小）和架构参数（如注意力头数、激活函数）‌，这些参数共同决定了模型的性能和效率。

1. ‌模型规模参数‌

   • ‌层数（Depth）‌：指神经网络的层数，层数越多模型越复杂，但训练难度也更大。
   • ‌宽度（Width）‌：指每层神经元的数量，宽度越大模型容量越高，但计算成本也更高。

2. ‌训练参数‌

   • ‌学习率（Learning Rate）‌：控制参数更新的步长，过高会导致震荡，过低则收敛慢。
   • ‌批次大小（Batch Size）‌：影响梯度计算的稳定性，较大的批次可加速训练但占用更多内存。

3. ‌架构参数‌

   • ‌注意力头数（Attention Heads）‌：决定模型处理不同信息的能力，头数越多并行计算能力越强。
   • ‌激活函数（Activation Function）‌：如ReLU、GELU，影响模型的非线性表达能力。

合理调整这些参数可以优化模型表现，但需平衡计算资源与效果。