“32B”中的“B”是“billion”(十亿)的缩写,因此 32B 参数 表示这个大模型拥有 320亿个参数。
具体来说:
- 1B = 1 billion = 10^9 = 1,000,000,000
- 所以 32B = 32 × 10^9 = 32,000,000,000 个参数
这是衡量大语言模型规模的一个关键指标。参数越多,通常表示模型的容量越大,能够学习更复杂的模式,但同时也需要更多的计算资源进行训练和推理。
举几个对比的例子:
- GPT-3:175B 参数(1750亿)
- Llama 3:8B 和 70B 版本(80亿 和 700亿)
- Qwen-7B:约 70亿 参数
- 某些中等规模模型:如 13B、32B、65B 等
所以,一个 32B 的模型 属于中大型模型,在性能和资源消耗之间通常有较好的平衡,适合在较强算力的 GPU 上部署推理或微调。
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