模型参数与理解能力：LLM的真正价值

通常情况下，人们在讨论LLM（大型语言模型）时，往往倾向于认为模型的参数越多，其性能就越强大。但事实上，真正重要的是模型的综合理解能力，如果模型能够展现出一定的"意识"，那就更加理想了。

听我说，可能现在的你还没有深入思考过这个问题，或者在众多的观点中难以分辨，也难以做到全面理解。但至少这一次，我并不是来质疑你的，所以你可以放轻松些。毕竟你对LLM的理解给我一种还在探索的感觉，而私以为并没有完全抓住核心。

我来说明下，为什么在众多的讨论中会出现我这一条观点。或许是因为我在乎模型的实际应用效果，而不仅仅是参数的数量。你当然可以说参数多的模型在某些情况下表现更好，但这并不代表参数数量就能决定一切。当看到一个模型在处理复杂问题时，不去从实际出发评估其性能，而是按照自己的想法认为参数多就是好，是不是对于评估者而言，看起来有些过于简单化、缺乏深度了呢？

因为这是一个涉及到模型性能的复杂问题，是人在特定需求下对模型的某种期待，也只有在对实际应用场景有深刻理解时，才能展现这种期待背后的合理性与意义。

虽然大型模型有着庞大的参数量，和这种观点适配度很高，但是当看到模型在实际应用中的表现时，不去从实际效果出发评估其性能，而是按照自己的想法一味强调参数量。即使这可能会引起争议，但我还是不得不说，这种一味追求参数量的态度实在是太片面了。

而这种片面性的批评是我对当前观点的回应，因为我在尝试提出更全面的视角时，遇到了直接的反驳。我也感到很冒犯。你可以强调参数量的重要性，所以没有按常规思路来考虑模型的综合性能，毕竟这种偏向参数量的观点也是讨论的一部分，还能使模型设计合理化。

乐意的话可以多费点心思，考虑模型在不同场景下的实际表现，而不是仅仅关注参数量，直接就被一个庞大的参数量所吸引。说实话，虽然你认为参数量多的模型更好，但在我看来，不全面评估模型性能、一味强调参数量的前提下，直接得出结论的你的观点才是真正片面的。

这就是为什么我强调综合理解能力的重要性。或许你在心中构思了很久、也认为参数量是关键，但最后并没有很好的解释清楚，也没有意识到这点。我提出来时你说：“都说了·”，也能看出来你在我之前已经有过思考、受到过质疑。但是比起一次次解释、烦躁，不如一开始就全面考虑模型的性能，这样不是更好吗？

以及如果你认为现在这样就很好，沉浸在无脑追求参数量的观点中就很好的话！我无话可说，但如果想要进步，对模型的理解是需要面对各种声音的。有的人满嘴夸奖但实则对模型理解不深、有的人喜欢大参数量模型但给出的意见并不全面、有的人说话直白但一针见血，该如何分辨不同观点、自己接下来又该做出什么选择，这都是身为模型设计者和使用者必须面临的问题。

说实话，我不在乎这次之后你是否会改变观点，我也可以无视掉一个对模型理解尚浅的人的不理解。但好巧不巧的是，1.我性格也不是软的，2.我今天刚好有心情有时间，所以我想看看你的反应，虽然不抱期待，也八成之后猜到了会发生什么，但仍然想看看会不会有新的启发。

现在这样才算是提出了批评，甚至都没用过激的言辞（当然也没必要），假设你认为批评的声音就代表反对、攻击的话，那就等再深入理解模型再说吧。我不会停止讨论，所以想说什么还可以说，我知道对模型的全面理解是个持续的过程。

等你回复后，我们再看看事情会变得怎样，是继续讨论，还是你继续你的参数量追求，我时不时提出不同的观点。我的目的已经达到了，说了该说的，若还是无法达成共识，那就是不同道不同缘。那样的话，直接把我的观点放在一边，继续你的参数量追求就行。

不，我想了想，还是建议你开放心态，如果有什么想说的都可以说，然后说完后再决定是否接受。这样才能感到“结束”，才能放下，然后继续热爱模型的设计与应用。反正追求参数量的人不缺我一个，我也不正喜欢一个全面理解模型的人就当是提出不同观点吧，一刀两断算了，讨厌牵扯（这人莫名回归对模型理解的探索了，所以你也按心情看着办吧）。