​​大模型参数量指模型中可训练参数的总数，决定其学习能力与复杂度，直接影响性能、推理速度和资源消耗，是评估大模型性能的关键指标。​​

参数量是大模型核心参数之一，用于定义模型结构可调整变量的数量，例如权重和偏置，决定了数据处理的表达能力。参数量越大，模型可捕捉的特征与关系越复杂，性能通常越强，但需要更多计算资源支持。例如，参数量达1750亿的GPT-3能处理多语言文本生成，但也需庞大的硬件基础设施支持。

参数量直接影响模型性能。适量的参数量可提升模型在训练集与测试集中的表现，而过多参数易引发过拟合，导致泛化能力下降。设计时需结合训练数据量调整参数规模，例如数亿参数的小型模型在特定任务中可能高效且节省资源，而大型模型如GPT-4需充足数据避免过拟合。

大模型的参数量需匹配计算资源。更大参数量意味着更高的内存、显存占用与能耗，尤其在训练阶段。例如，深度学习中的张量运算需依赖GPU集群处理数千亿参数。量化、剪枝等技术可减少参数实际占用，提升模型部署效率，适用于边缘设备应用。

评估大模型时，参数量需结合任务需求、硬件条件与其他设计因素综合分析。单一追求大参数量无法保证模型**性能，优化资源使用与效能平衡是大模型开发的重要方向。