在評估大型語言模型，例如7B、13B、175B參數規模時，模型規模對基準測試（Benchmark）結果的影響，下列哪一種說法最為恰當？

iPAS 考題解析

在評估大型語言模型，例如7B、13B、175B參數規模時，模型規模對基準測試（Benchmark）結果的影響，下列哪一種說法最為恰當？

  • A. 小模型在正確調整下能超越大模型，因此模型大小並不重要；
  • B. 大模型在多數情境下表現較好，但在特定任務上略遜於小模型；
  • C. 模型規模與基準測試結果完全無關，影響主要來自測試設計；
  • D. 模型越大，Benchmark結果可能提升，但幅度取決於訓練數據品質與資源配置 ✓ 正確答案

詳細解析

模型越大 Benchmark 結果可能提升，但提升幅度取決於訓練數據品質與資源配置，並非線性關係。

難度：★★★