パラメータとは

「70億パラメータのモデル」のように、モデルの規模を表す指標としてよく使われます。パラメータは学習データを通じて少しずつ調整され、最終的に文章のパターンや知識を数値として内部に蓄えます。

パラメータ数が多ければ必ず高性能というわけではなく、学習データの質や学習方法（ファインチューニングなど）によっても性能は大きく変わります。用途に応じて適切な規模のモデルを選ぶことが重要です。