老婆问我：“大模型的参数到底是什么东西？”

最近DeepSeek很火，老婆问我：“大模型的参数到底是什么东西？”

我：所谓参数，参数，参天之数。其实参数本身就是一个数值，可能其中一个是3.123456789，另一个是-0.0009527。以DeepSpeek-R1最大版本为例，它有671B个参数（B代表十亿）。你可以把这些参数想象成一张巨大的网格，每个网格中都存储着一个数值。一个大模型通常包含几千亿个参数，这些参数占据了模型体积的90%以上。

她听完更懵了：“一堆数字，凭什么能回答各种问题？”但凡你学习过初中数学，不是九年义务教育的漏网之鱼，你就应该知道：

现在我们来拟合一条直线，假如你知道 a 和 b，那你就是这条直线的神，只要输入 x，你就能立刻求出 y。换句话说，这两个参数已经完整描述了这条直线的分布规律。

我们画个图，假设有这样一条直线：

   y
   ↑
10 |                  *
 8 |              *
 6 |          *
 4 |      *
 2 |  *
 0 +------------------→ x
    0   1   2   3   4

如果我们已知这条直线上的两个点 (1,2) 和 (3,6)，就可以计算出 a = 2, b = 0，得出公式 y = 2x。从此以后，无论给你多少个 x，你都能快速求出 y。这意味着直线上的点分布规律被压缩在这两个小小的参数之中。这就是 “拟合” 的概念——用少量参数来概括大量数据的分布规律。

那么，大模型是怎么回事？

其实本质上和直线拟合的思想是一样的！不同的是，我们拟合的不再是一条直线，而是这个世界上已知的文本、图片、声音的分布规律。现实世界中这些数据的分布规律要比一条直线的分布规律复杂得多，大模型要把这些复杂的分布规律压缩到大量的参数里。所以需要更复杂的拟合方法，为了捕捉这些复杂规律，大模型采用了诸如自注意力机制、反向传播算法、Transformer 架构等先进的技术和方法。这些方法帮助模型更好地学习数据之间的关系，从而需要成百上千亿个参数来存储和表达所学到的复杂模式。

自注意力机制（Self-Attention）：让模型学会关注重要的词，比如“我爱吃苹果”和“苹果手机”中的“苹果”意思不一样。
反向传播算法（Backpropagation）：模型通过不断试错，调整参数，让预测结果越来越准确。
Transformer 架构：这是大模型的核心结构，能高效处理复杂的文本数据。

参数是咋来的？

参数不是凭空冒出来的，而是通过“训练”得到的。训练的过程就像是你拿着一堆数据（比如文字、图片、视频），让模型去“学习”这些数据的规律。模型一开始啥也不懂，参数都是随机初始化的，可能全是0.000001或者-0.123456这样的乱七八糟的数。然后，模型通过不断地试错，调整这些参数，直到它能很好地拟合数据的规律。

举个例子，假如你有一堆点（x, y），你想用一条直线y = ax + b去拟合这些点。一开始，a和b是随机值，可能拟合出来的直线歪七扭八。然后，你通过计算误差（比如实际y值和预测y值的差距），调整a和b的值，让直线越来越接近这些点。最终，你找到了最合适的a和b，这条直线就能很好地描述这些点的分布规律了。

大模型也是这么干的，只不过它拟合的不是一条直线，而是文字、图片、视频的复杂规律。所以，它需要的参数数量也爆炸式增长，从几个变成了几千亿个。

为什么需要这么多参数？

为啥大模型需要这么多参数？难道不能像y = ax + b一样，用几个参数搞定吗？答案肯定是：不行的！因为现实世界中的数据太复杂。

举个例子，假如你有一张猫的图片，图片里有猫的耳朵、眼睛、胡子、毛色等等。这些特征之间的关系非常复杂，不是一条直线或者一个简单公式能描述的。所以，大模型需要用更多的参数去捕捉这些复杂的规律。

再比如，文字数据。一句话里的每个词都可能和前面的词有关系，甚至和后面的词也有关系。这种关系不是简单的“线性”关系，而是非常复杂的“非线性”关系。所以，大模型需要用更多的参数去捕捉这些复杂的依赖关系。

大模型的核心思想

无论模型多复杂，核心其实就两点：

模型参数（存储规律的那堆数字）
训练方法（找到最佳参数的数学方法）本质上，AI 大模型就是用数学的方法，把世界的分布规律压缩成一堆参数，它们是通过复杂的拟合方法从大量数据中提取出来的规律。这些参数和拟合方法共同构成了大模型的核心，使得它能够处理复杂的任务，比如自然语言理解、图像识别等。无论是简单的线性拟合，还是复杂的深度学习模型，其背后的思想都是相通的：通过参数和拟合方法来捕捉数据的分布规律。