要确定全参数微调所需的显存量，需要考虑以下几个因素：

(1)模型的大小：模型的大小是指模型参数的数量。通常，参数越多，模型的大小就越大。大型的预训练模型如Bert、GPT等通常有数亿到数十亿个参数，而较小的模型可能只有数百万到数千万个参数。模型的大小直接影响了所需的显存量。

(2)批量大小：批量大小是指在每次训练迭代中一次性输入到模型中的样本数量。较大的批量大小可以提高训练的效率，但也需要更多的显存。通常，全参数微调时，较大的批量大小可以提供更好的性能。

(3)训练数据的维度：训练数据的维度是指输入数据的形状。如果输入数据具有较高的维度，例如图像数据，那么所需的显存量可能会更大。对于文本数据，通常需要进行一些编码和嵌入操作，这也会增加显存的需求。

(4)训练设备的显存限制：最后，需要考虑训练设备的显存限制。显卡的显存大小是一个硬性限制，超过显存限制可能导致训练失败或性能下降。确保所选择的模型和批量大小适应训练设备的显存大小。

综上所述，全参数微调所需的显存量取决于模型的大小、批量大小、训练数据的维度以及训练设备的显存限制。在进行全参数微调之前，建议先评估所需的显存量，并确保训练设备具备足够的显存来支持训练过程。

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