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？