Los parámetros son los ajustes aprendidos de un modelo. Su número indica de forma aproximada el tamaño del modelo.
Ejemplo
Un modelo con «8B» en el nombre tiene unos 8000 millones de parámetros.
Para profesionales
Más parámetros implican más memoria y normalmente más coste, pero no automáticamente mejores resultados. Los datos de entrenamiento y el post-entrenamiento importan igual.
