transformer 时间复杂度

Transformer 模型的时间复杂度主要取决于两个方面：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）的层数以及输入序列的长度。

对于编码器和解码器的层数，设模型的层数为 N，每个层的时间复杂度为 O(L)，其中 L 为输入序列的长度。因此，编码器和解码器的时间复杂度为 O(NL)。

对于输入序列的长度，设输入序列的长度为 M。在编码器中，每个位置的 self-attention 操作的时间复杂度为 O(M^2)，而每个位置的 feed-forward 操作的时间复杂度为 O(M)。因此，编码器的总时间复杂度为 O(NM^2)。在解码器中，除了 self-attention 和 feed-forward 操作外，还需要考虑与编码器输出进行 attention 操作。由于编码器输出的长度为 M，所以解码器的总时间复杂度为 O(NM^2 + NM^2) = O(NM^2)。

综上所述，Transformer 模型的总时间复杂度为 O(NL + NM^2)。需要注意的是，这里的时间复杂度是指模型的计算时间，不包括数据加载和预处理的时间。实际应用中，可以通过减少层数、缩减输入序列长度或者使用一些优化技术（如注意力机制中的蒙特卡洛采样）来降低时间复杂度。