大模型预训练阶段中，随着模型参数规模的不断扩大，参数对性能的提升效果会呈现边际效应递减的趋势，即参数增加带来的性能提升越来越小。（）

大模型预训练阶段中，随着模型参数规模的不断扩大，参数对性能的提升效果会呈现边际效应递减的趋势，即参数增加带来的性能提升越来越小。（）

A、正确

B、错误

正确答案：A

答案解析：在大模型的预训练过程中，当模型参数规模较小时，增加参数通常能显著提升模型性能。这是因为更多的参数意味着模型具有更强的表示能力，可以学习到更复杂的数据特征和模式。

然而，随着参数规模不断扩大，模型对数据的拟合能力逐渐趋于饱和。一方面，模型已经能够很好地捕捉到数据中的大部分规律，继续增加参数所带来的新信息有限。另一方面，过大的参数规模可能会导致过拟合问题加剧，模型在训练数据上表现良好，但在新的、未见过的数据上泛化能力变差。

所以，随着模型参数规模的不断扩大，参数对性能的提升效果会呈现边际效应递减的趋势，即参数增加带来的性能提升越来越小，该表述正确。