「大模型的“魔力”之源」第二集：复杂性的来源——参数规模与模型容量

「大模型的“魔力”之源」是一个6集的系列，一起探索大模型的强大之谜！

本期要点：

• 参数规模是大模型复杂性的重要来源,更多参数意味着更强的表达能力
• 参数数量的增加带来了模型容量的指数级增长,使得大模型能够刻画更加复杂的函数
• 通过参数共享等技术,大模型能够高效地利用参数,实现更强的泛化能力
• 大模型的参数规模已经超过了人脑神经元的数量,但其结构与人脑有很大不同
• 结束语:虽然参数规模很重要,但仅靠堆叠参数并不能实现真正的智能,还需要更好的架构和算法