不，更大的模型并非总是更好。虽然增加模型大小可以提升其在复杂任务上的性能，但这会在计算成本、效率和实用性方面带来权衡。例如，像 GPT-3 这样拥有 1750 亿参数的模型在生成类人文本方面表现出色，但训练和运行它需要大量的计算资源。而较小的模型，如 BERT-base（1.1 亿参数），在文本分类或命名实体识别等任务上效率更高，并且在许多情况下可以达到可比的准确性。更大模型的优势在很大程度上取决于具体的任务、可用的基础设施和部署限制。
更大模型的一个主要缺点是其计算成本。训练像 GPT-3 这样的大规模模型需要数千个专用 GPU/TPU 和数周的计算时间，这使得大多数团队难以承受。即使是推理——使用模型进行预测——也变得昂贵。例如，在聊天应用中实时运行大型语言模型可能需要昂贵的云基础设施并引入延迟。为特定任务优化的较小模型通常能提供更好的成本效益比。例如，DistilBERT 在问答等任务上保留了 BERT 95% 的性能，同时体积减小 40%，速度提升 60%。这使得它成为对速度和成本要求高于微小精度提升的应用的务实选择。
另一个考虑因素是收益递减。模型尺寸超过一定阈值后，增加参数带来的改进微乎其微。研究表明，对于情感分析或垃圾邮件检测等任务，在特定领域数据上进行微调后，较小的模型可以与较大模型相媲美甚至超越它们。例如，像 TinyBERT 这样在客户支持电子邮件上训练的紧凑模型，可能比通用的巨型模型更能检测细微的情感。此外，较大模型容易在小型数据集上过拟合，并且如果未正确校准，可能难以处理边缘情况。在生产系统中，模型的可维护性、更新频率和硬件兼容性（例如，移动或边缘设备）等因素通常使更小、更有针对性的模型成为更可持续的选择。