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在大模型（尤其是现代深度学习架构如Transformer及其变体）中，active parameters和total parameters是描述模型参数使用方式的重要概念，两者的差异源于模型设计中对参数稀疏激活或条件计算的优化。以下是具体解析：

一、核心定义

1. Total Parameters（总参数）

• 定义：模型中所有可训练参数的总和，包括所有层的权重矩阵、偏置项、嵌入向量等。
• 计算方式：例如，一个包含 L L </