模型大小和生成质量之间的权衡主要在于平衡计算资源、延迟和任务特异性与理解的深度和输出的连贯性。 较大的模型通常可以更好地捕获复杂的模式，从而产生更高质量的输出，但需要更多的硬件、能源和时间。 较小的模型部署速度更快、成本更低，但通常会牺牲细微差别和准确性。 正确的选择取决于应用程序的优先级：质量、速度或成本。
像 GPT-3 或 PaLM 这样的大型模型擅长需要深入的上下文理解的任务，例如撰写连贯的文章或解决多步骤的编码问题。 它们广泛的参数计数（例如，GPT-3 的 1750 亿个）使它们能够学习微妙的语言结构并生成更像人类的文本。 但是，这些模型需要大量的 VRAM、高端 GPU/TPU 和昂贵的基础设施。 例如，实时运行 175B 参数的模型可能需要多个 A100 GPU，这使得它对于具有预算限制或低延迟要求的应用程序来说是不切实际的。 训练此类模型还需要大量的数据集和数周的计算时间，限制了小型团队的可访问性。
像 DistilBERT 或 TinyLLaMA 这样较小的模型以效率换取了一些能力。 一个 1 亿参数的模型可以在单个消费级 GPU 甚至移动设备上运行，从而实现实时应用程序，例如自动完成功能或聊天机器人。 但是，它们的输出可能缺乏深度 - 例如，较小的模型可能会生成听起来合理的代码片段，但存在细微的逻辑错误，或者难以在长时间的对话中保持上下文。 像量化或剪枝这样的技术可以进一步缩小模型，但通常会降低性能。 例如，将一个 7B 参数的模型量化到 4 位精度可将其内存占用减少 75%，但可能会在需要精确数值推理的任务中引入不准确性。
在模型大小之间进行选择取决于用例的约束。 分析医学文本的研究项目可能会优先考虑大型模型的准确性，并接受更高的成本。 相比之下，一个翻译短消息的移动应用程序会选择一个较小、更快的模型，尽管偶尔会出现错误。 像使用大型模型进行离线预处理和使用较小模型进行实时推理这样的混合方法可以平衡这些权衡。 最终，开发人员必须评估他们的应用程序是更多地受益于细微的输出还是高效的部署，因为没有万能的解决方案。