LLM的大小 (通常由参数的数量来衡量) 会显着影响其性能和功能。较大的模型通常具有更大的能力来捕获复杂的语言模式和细微差别。例如，与GPT-2等较小的模型相比，具有1750亿个参数的GPT-3可以生成详细且上下文准确的响应。 然而，更大

深度学习是机器学习的一个子集，而机器学习本身是人工智能的一个分支。两者之间的主要区别在于它们处理数据的方式。机器学习通常依赖于算法，这些算法进行手动特征提取的过程。开发者通常需要从数据中选择和构建特征，以有效地训练模型。例如，在传统的机器学

“随机性在群体智能中扮演着重要的角色，群体智能是指去中心化系统（如代理或个体群体）的集体行为。在群体智能中，随机性引入了代理行为的变化和多样性。这种多样性可以帮助群体探索更大的解决方案空间，使其不太可能陷入局部最优。例如，在粒子群优化（PS