论文大纲 引言 简要介绍大模型（深度学习模型）的概念及其在各个领域的应用。阐述参数（Parameters）在大模型中的重要性，以及它们如何影响模型的性能。引出主题：探讨7B、13B、175B等参数规模的大模型。 第一部分：大模型的参数规模 定义“B”代表的意义（Billion/十亿）。解释7B、13B、175B等参数规模的具体含义和计算方法。举例说明这些参数规模的大模型（如GPT系列、BE

大模型也是有大有小的，它们的大小靠参数数量来度量。GPT-3就有1750亿个参数，而Grok-1更是不得了，有3140亿个参数。当然，也有像Llama这样身材苗条一点的，参数数量在70亿到700亿之间。 这里说的70B可不是指训练数据的数量，而是指模型中那些密密麻麻的参数。这些参数就像是一个个小小的“脑细胞”，越多就能让模型更聪明，更能理解数据中那些错综复杂的关系。有了这些“脑细胞”，模型在处