在谈论大模型时，我们经常会听到 “参数” 这个词。那么，参数到底是什么？它又是如何工作并影响大模型性能的呢？AI 科普达人 New Machina 用最通俗易懂的方式，解释了这一神经网络中最基础也最重要的概念，并详细解释了它是如何决定大模型的学习能力和表现。

New Machina 借助一个简单的神经网络来说明参数的作用。一个典型的神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，每层之间的神经元通过连接权重相连。这些权重就像是神经元之间的“通道”，决定了信息传递的强弱。举个例子，如果某个权重较大，就意味着这条连接路径会传递更强的信号。反之，较小的权重则会削弱信号的传递。

除了权重，每个神经元还带有一个叫做 “偏置” 的参数。偏置的作用是调整神经元的激活阈值，可以理解为在神经元的计算结果上加了一个基准值，从而帮助模型更好地适应数据分布。权重和偏置共同构成了神经网络中的可学习参数。

为了更具体地说明，假设我们有一个包含 3 个输入神经元、两个各有 4 个神经元的隐藏层，以及 2 个输出神经元的网络。按照参数计算公式，第一层到第二层有 16 个参数，第二层到第三层有 20 个参数，最后到输出层有 10 个参数，总计 16 + 20 + 10 = 46 个参数。虽然在这个小例子中参数数量不多，但在实际的深度学习模型中，参数的数量往往达到数百万甚至数十亿级别。

这些参数最初是随机初始化的，就像一张白纸。通过训练过程，模型不断调整这些参数的值，逐步从数据中学习模式和规律。一般来说，参数数量越多，模型理论上能够捕捉到的数据模式就越复杂，但这也意味着需要更多的数据和计算资源来完成训练。