one fable-low hijack cell
pair token / weights
envelope zh_huo_q
ordering AB
effort low
Chinese '或' with explicit question marker — '{X}或{Y}？'
verdictpicked weights (second-offered)
· classifierB
· tiernone
response (200 chars)
这两个是大模型里完全不同层面的概念,我分别说明一下：
## Weights（权重）
- 是模型**本身的参数**，训练过程中学到的数字（如 Llama-3-70B 有 700 亿个参数）
- 决定了模型的"知识"和能力
- 训练完成后就固定了（除非微调）
- "开源权重"（open weights）指可以下载模型参数文件，在本地运行
## Token（词元）
- 是模型**处理文本的基本单位*
neighbors