大模型参数规模越大越好吗？

先说结论：规模是把双刃剑，平衡点需具体权衡。

从大模型记忆论的观点来看，模型规模越大，参数越多，记忆容量越高，对整体数据分布的把握就越全面，可以增加模型在推理时的工作记忆，生成更具创新性、更多样的结果。但与此同时，随着熵增，高概率候选结果的多样化会呈指数级爆发，这就带来了一个挑战：如何在这些结果中进行优选，使得模型的输出与人类的价值观对齐。

从大模型压缩论的观点来看，大模型的目标是通过压缩世界知识来实现智能。压缩率越高，模型对核心规律的理解就越深入，因此并不需要过大的参数规模。过多的参数可能导致资源浪费，盲目扩容并不能带来更高的性能提升，这也符合“广记不如巧记”的直觉。

从大模型数据中心论的观点看，数据的质和量是决定模型能力的核心因素。更大的模型需要更多的数据来进行训练。目前，大多大模型还处在“半饥饿”状态，即它们无法得到足够多的优质数据来满足其训练需求。且世界上可用于训练大模型的优质数据已经接近极限，进一步获取优质数据，目前可见有两个来源：一是从相对质量不高的数据来源攫取数据，清洗、优化的成本巨大；二是靠大模型自己生成，且不说这种自激强化/近亲演化过程对模型可能造成的负面影响，生成内容的合理性、事实性目前都是大问题，如何分辨和用好这些数据在未来很长一段时间都会是个待解的难题。

从模型效能的角度来看，过大的模型规模可能会导致能源浪费，实现效果和成本的平衡是一个重要考虑因素。在这种情况下，深度挖掘中小规模模型潜力，使用专家模型优化路由的方式，通过分布式集成提高总体能力可能是更优的选择。

总的来说，虽然大模型具有较高的处理和学习能力，但是我们也需要考虑到参数量、数据的质与量、模型压缩和效能等多方面的因素。这需要我们在实践中进行权衡，找到最优的解决方案。模型规模和参数量的平衡点并不是个固定的数值，甚至没有经验可以指导，需要根据具体的应用场景、数据环境、计算资源和目标进行动态权衡和调整。