女朋友问我大模型参数究竟是个什么东西？

最近DeepSeek很火，老婆问我：“大模型的参数到底是什么东西？”

所指的"Parameter"无处不在，在深度学习领域尤其如此。实际上每个"Parameter"本质上都是一个数值，在某些情况下可能是小数也可能是负值。例如，在DeepSpeed-R1的最大版本中它拥有671B个这样的"Parameter"s（B代表十亿）。其中一个是3.123456789这样的值, 另一个是-0.0009527这样的值。可以把这些"Parameter"s想象为一个庞大而复杂的网状结构，在每一个节点中都存储着不同的信息与知识。通常而言, 大规模的语言模型可能包含数十万亿甚至上百万亿个这样的"Parameter"s。

她听完更懵了：“一堆数字，凭什么能回答各种问题？”

但凡你学习过初中数学，不是九年义务教育的漏网之鱼，你就应该知道：

为了拟合一条直线, 我们需要已知参数 a 和 b. 因此, 你可以被视为这条直线的核心代表. 无论输入任意给定值 x, 你都能立即计算出对应的 y 值. 进一步说明的是, 参数 a 和 b 完全确定了该直线的行为模式.

我们画个图，假设有这样一条直线：

    y

    
    ↑
    
 10 |                  *
    
  8 |              *
    
  6 |          *
    
  4 |      *
    
  2 |  *
    
  0 +------------------→ x
    
     0   1   2   3   4  

如果知道一条直线上两点坐标（1, 2）与（3, 6），我们就能通过解方程组得到a=2及b=0的结果，并进而得到方程y = 2x。不论给定多少个x值代入计算后都能迅速求得对应的y值。这表明直线上所有点的分布模式仅由这两个简单的参数所决定。所谓拟合就是用少数几个参数去描述大量数据的分布规律。

那么，大模型是怎么回事？

其实本质上与直线拟合的思想相同！但不同于简单直线拟合的大模型将拟合的对象已经超越了一维空间的数据分布规律，并且这种数据分布所呈现的复杂程度远高于简单的线性关系。为了将其编码为大量参数的形式大模型必须深入挖掘并表达这些潜在模式进而利用自注意力机制、反向传播算法以及Transformer架构等前沿技术手段成功捕捉并表达这些复杂的潜在模式从而需要运用成百上千亿个参数来进行存储与表达

自注意力机制（Self-Attention） ：使模型能够识别重要词汇的影响，在句子理解过程中发挥关键作用。例如，在句子“我爱吃苹果”中使用的“苹果”指的是水果；而在“苹果手机”中使用的“苹果”则指智能手机品牌。

反向传播算法（Backpropagation） ：模型通过反复优化过程进行微调参数设置，在训练过程中逐步提升预测效果。

Transformer 架构 ：这是大模型的核心结构，能高效处理复杂的文本数据。

参数是咋来的？

参数并非凭空出现,而是经过"训练"生成的结果。在训练过程中类似于你拿了一堆数据（如文字、图片、视频等）,让模型去"学习"这些数据中的内在规律。在刚开始的时候,模型完全不了解任何信息,其初始状态下的参数被随机赋值,可能是一些极小的小数值或是负的小数如-0.123456等奇怪数值。随后,在整个系统的运行中不断进行尝试与实践,通过不断调整这些关键变量（即参数）使其能够更加贴合数据中的潜在规律与本质特征,从而实现预期的学习目标与效果。

举例来说，在你拥有一堆数据点（x, y）的情况下，你想要找到一条直线y = ax + b来最佳拟合这些点。起初的参数a和b被设定为初始值，在这种情况下所得出的直线可能会有各种各样的斜率和截距。为了优化这条直线以更好地匹配数据点的位置分布情况，在每一次迭代中都会计算预测值与实际值之间的差异（即误差），然后根据这个误差来逐步调整a和b的取值范围。经过多次迭代后，在找到最优化的a和b参数时就能得到能够准确描述这些数据点之间关系的一条直线

大模型采用类似的方法去处理数据。然而它们主要处理的是文字图片以及视频等多种形式的数据模式而不是简单的线性关系。因此这也导致所需参数数量急剧上升从几十增加到了数十亿级别

为什么需要这么多参数？

为什么大模型必须拥有如此多的参数？难道不是仅仅依靠几个参数就能实现类似的效果吗？答案当然是不可能！因为现实世界中的数据过于复杂以至于无法被简单地描述。

举例而言，在一张猫的照片中包含了丰富的细节要素：猫咪耳廓、双眼虹膜、胡须以及毛发质感等元素。这些细节要素之间存在错综复杂的相互关联，并不能仅用一条直线或一个简单公式来描述。因此，在大型语言模型中需要使用大量参数来捕获这些复杂的相互关联。

举个例来说说吧。咱们来看一个句子中的每个字都是相互关联的。不仅与前面的字相关联，在后面的部分也会有自己的关联。但这种联系并不是简单直接的线性连接，而是非常复杂的非线性联系。所以大模型需要用更多的参数去捕捉这些复杂的依赖关系。

大模型的核心思想

无论模型多复杂，核心其实就两点：

模型参数 （存储规律的那堆数字）

训练方法 （找到最佳参数的数学方法）

AI 大模型就是将世界的运行规律归纳为一组参数 这些参数代表的是世界的基本运行机制，在这些基础上构建出了高度复杂的数学模型。这些模型能够从海量数据中提炼出其运行规律的机制，并将其整合成为统一的整体框架——大模型的核心体系。无论是基于简单线性回归的方法还是基于深度神经网络的复杂模型，在其背后都体现了这一共同的核心理念：利用参数与拟合机制来揭示数据背后的运行规律。

因而当遇到"大模型有几千亿个参数"的说法时你可以想象：这就好比一个庞大的网络系统每个节点都承载着特定的数据信息而这些数据点共同构建了对现实世界的深刻理解。