​​参数规模指大语言模型中的参数数量，单位是“B”（billion，10亿），如1B即10亿参数。它决定模型的“脑容量”，影响处理复杂任务的能力和所需计算资源。​​

参数规模以参数数量来衡量模型大小，是构建大语言模型的关键指标之一。参数可类比为人类大脑中的神经元连接数量，数量越多，模型对数据特征的理解和处理能力越强。例如，GPT-3有1750亿参数，Grok-1达3140亿级别，展现出强大的性能。

参数规模直接影响模型性能。一般来说，参数规模越大，模型在复杂任务上表现越优，如在知识问答、文本创作等方面能提供更准确、丰富的回答。它也与显存需求紧密相关。以FP32精度为例，若显存不足，可通过量化技术如int8、int4等压缩模型，减少所需显存。如14B参数的模型经过4bit量化后，显存需求可大幅降低。

在考虑参数规模时，还需结合实际应用场景和硬件条件。对于个人学习和开发，7B - 13B的量化模型搭配合适显存的显卡就能流畅运行；而专业研发则可能需要32B甚至更大量级的模型，并配备专业服务器。模型参数的构成包括权重矩阵、偏置向量、注意力参数组等五类核心组件，存储格式有FP32、BF16、Int8、Int4等，在训练和推理阶段的内存需求也有所不同。

若要选择适合的大语言模型进行部署或应用，需综合考虑参数规模、显存需求、应用场景和硬件条件等因素，合理选择模型以在性能和成本间达到最优平衡。