模型参数是数据特征量及其模型结构的不同变量，所有参数在一起使用，每个参数都起着重要作用，可以在模型中进行改变以及调整。模型参数是机器学习模型的基础，它们可以是人为设置的参数，也可以由学习算法本身决定。

模型参数是机器学习模型的基本单位，众多参数一起工作，可以为模型控制输出的结果。模型参数可以通过调整来提高或降低模型的准确性和精确度。有些参数用于控制模型的学习率，有些参数用于控制模型的正则化，有些参数用于控制模型的偏差，有些参数用于控制模型的复杂度，还有其它参数可供控制。

除了具体的参数，模型可以有几种构造：模型的复杂度，层次，大小等。要定义模型参数，首先要为数据集选择合适的数据结构，将数据集分成输入和输出，然后定义模型的结构及其参数，可以使用梯度下降法来更新参数。

模型参数的设定会影响模型的准确度，过大或过小的参数都可能引发模型偏差的问题，模型准确度会下降。因此，更新模型参数必须以适当的形式进行，而且需要注意到正则化参数。

以及其他决定模型准确度的关键参数，如L2正则化参数、dropout等，都不得不考虑，以保证模型免受过拟合影响，确保其可以正确地推进它学习的任务。

总而言之，模型参数是机器学习模型的重要组成部分，巧妙的参数设置可以提出模型的准确度和有效性，因此了解模型参数设置以及使用遍历方法进行参数调整的重要性，对于设计，调试，实施和管理机器学习系统的质量至关重要。

大模型不是人人玩得起的

大模型门槛比较高，具体表现为参数大、数据大、算力大

参数：语言大模型的参数规模亿级～万亿级（BERT作为baseline），图像大模型参数规模在亿级～百亿级范围。模型参数越大，代表着需要存储模型空间也越变大，需要的成本也就越高。

模型参数是什么？


aX1+bX2=Y，X1和X2是变量，Y是计算结果，a和b是参数，同理，一个神经网络模型，无论规模多大，它都是一个函数，只不过这个函数极其复杂，维度极其多，但依然是由参数、变量来组成，我们通过数据来训练模型，数据就是变量，而参数，就是通过变量的变换，学到的最终的常量。

5年内，模型参数数量从亿级别发展到100万亿级，增长100万倍

数据：模型参数的大幅增长，必然需要更大的数据来训练，否则模型强大的表征能力就会轻易地过拟合。由于标注成本和训练周期的限制，传统有监督的方式将变得不现实，因此无法全用标注好的监督数据，需要利用自监督的方法，挖掘数据中的信息。从18年BERT的33亿词符，到19年XLNet的330亿词符，20年GPT-3的6800亿词符，数据量以十倍速度增长（英文数据集大小也差不多止于此），22年PaLM 使用了7800亿词符训练。

不同大模型预训练数据集规模（大小：GB）的增长对比

算力：尽管“小模型”阶段对算力的要求就一直持续增长，但那个阶段可以说用1张GPU卡可以解决，也算不上太夸张，很多个体，小企业也都可以玩，但是到了超大规模预训练模型阶段，超大的参数、数据带来对算力的要求，是普通玩家难以企及的。就算构建了网络结构，获取到了数据，但是算力不行，也训练不起来。从算力需求的角度看，从GPT的18k petaFLOPs，到 GPT-3的310M petaFLOPs，以及PaLM的2.5B petaFLOPs，更直观的可以看下面这张图。从成本的角度，感受大模型训练对算力成本的吞噬——GPT-3的训练使用了上万块英伟达v100 GPU，总成本高达2760万美元，个人如果要训练出一个PaLM也要花费900至1700万美元。

典型的大模型例如GPT BERT GPT-2等的训练时间

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