Parâmetros são as configurações aprendidas de um modelo. A quantidade deles indica, de forma aproximada, o tamanho do modelo.
Exemplo
Um modelo com “8B” no nome tem cerca de 8 bilhões de parâmetros.
Para profissionais
Mais parâmetros significam mais memória e, em geral, mais custo, mas não automaticamente resultados melhores. Dados de treinamento e pós-treinamento importam tanto quanto.
