transformer模型参数量级
时间: 2023-10-10 12:04:23 浏览: 60
transformer模型的参数量级取决于模型的大小和具体的配置。一般来说,transformer模型的参数量级会比较大,因为它需要大量的参数来学习输入序列之间的关系。例如,BERT模型有多个层和多个注意力头,一个典型的BERT-base模型大约有110M个参数,而BERT-large模型则有340M个参数。
相关问题
transformer模型参数
根据引用和引用,该研究使用了三个不同规模的Transformer模型:T5-Base,T5-Large和FLOP-matched Switch Transformer。T5-Base模型具有223M的参数,T5-Large模型具有739M的参数。而FLOP-matched Switch Transformer则具有更多的参数,具体参数量没有提及。引用中还提到了两个更大规模的Switch Transformer模型,分别具有3950亿参数和1.6万亿参数。因此,Transformer模型的参数量可以根据所使用的具体模型而不同。
transformer模型参数量
Transformer模型的参数量取决于模型的大小和深度,以及词汇表的大小。在自然语言处理领域,常用的Transformer模型有BERT、GPT、XLNet等。以下是它们的参数量:
- BERT-base(110M参数):12个Transformer编码器,每个编码器包含12个自注意力头,隐藏层大小为768,词汇表大小为30,000,总参数量为110M。
- GPT-2(1.5B参数):48个Transformer解码器,每个解码器包含16个自注意力头,隐藏层大小为1,024,词汇表大小为50,257,总参数量为1.5B。
- XLNet-large(340M参数):24个Transformer编码器,每个编码器包含16个自注意力头和2个相对位置编码器,隐藏层大小为1,024,词汇表大小为32,000,总参数量为340M。
因此,可以看出Transformer模型的参数量非常庞大,需要大量的计算资源才能训练和运行。