大模型的参数数量与学习的知识数量之间
大模型的参数数量与学习的知识数量之间呈现非线性、条件依赖的复杂关系，其本质是**「表达能力」与「知识编码效率」的动态博弈**。以下从五个维度拆解核心逻辑：
一、参数是知识的「载体容量」，但非唯一决定因素
- 理论上限：参数数量决定模型能拟合的函数复杂度（VC维），1750亿参数的GPT-3理论上可存储约1.4TB浮点数（假设每个参数32位），但实际知识密度远低于此。
- 隐性知识编码：参数更多存储模式关联而非显性事实。例如，GPT-4的参数不直接存“巴黎是法国首都”，而是通过Transformer权重编码“巴黎→国家→法国”的语言模式（类似大脑突触连接编码经验）。
- 反例：T5-11B通过参数高效微调（Prefix Tuning）在某些任务上超越GPT-3 1750亿（如摘要生成），说明结构设计（如注意力层）比原始参数更影响知识提取效率。
