transformer embedsize

在Transformer模型中，Embedding Size（嵌入大小）是指输入序列中每个词或符号的嵌入向量的维度大小。在Transformer的编码器和解码器中，输入序列和输出序列的嵌入大小通常是相同的。

在Transformer模型中，嵌入大小是模型的一个超参数，需要根据具体任务和数据集的特点进行设置。常见的嵌入大小的取值范围在几十到几百之间，具体取决于数据集的规模和复杂性。

嵌入大小的选择应该考虑以下几个因素：
1. 数据集的大小：较小的数据集可能需要较小的嵌入大小，以避免过度拟合；而较大的数据集可以使用较大的嵌入大小来捕捉更多的语义信息。
2. 词汇表的大小：如果词汇表很大，可能需要更大的嵌入大小来表示更多的词汇特征。
3. 计算资源：较大的嵌入大小会增加模型的参数数量和计算量，可能需要更多的计算资源和训练时间。

需要注意的是，嵌入大小只是Transformer模型中的一个超参数，并不是唯一影响模型性能的因素。其他因素，如层数、头数、隐藏层大小等也会对模型的性能产生重要影响。

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