参数量（Parameter Count）是指机器学习模型中可学习的参数总数量，包括权重和偏置等，这些参数在训练过程中通过优化算法调整以捕捉数据模式。参数量的规模直接影响模型复杂度：较大的参数量通常赋予模型更强的表达能力和处理复杂任务的能力，但也可能加剧过拟合风险、增加训练和推理的计算开销；反之，较小的参数量则更易于部署但可能限制性能。
在AI产品开发的实际落地中，参数量是产品经理必须权衡的关键因素。大型模型如GPT系列拥有数十亿参数，提供高性能智能服务，但需高昂的硬件成本和能源消耗，适合云端部署；而移动端或边缘设备应用则需优化参数量，通过模型压缩、剪枝或量化技术减少参数，实现高效推理和成本控制。产品经理需根据场景需求平衡参数规模，确保模型在资源约束下保持可用性。
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