transformer参数量

Transformer模型的参数量取决于模型的大小和深度。一个常见的Transformer模型通常包含两个主要部分：Encoder和Decoder。在Encoder中，参数量主要来自Self-Attention层和Feed-Forward层；在Decoder中，参数量主要来自Self-Attention层、Encoder-Decoder Attention层和Feed-Forward层。

具体来说，Transformer模型的参数量可以通过以下公式计算：

参数量 = (输入维度 * 隐藏维度 + 隐藏维度 * 隐藏维度 * 多头注意力头数) * 编码器层数
       + (隐藏维度 * 隐藏维度 * 多头注意力头数 + 隐层维度 * 输出维度) * 编码器层数
       + (输出维度 * 隐层维度 + 隐层维度 * 隐层维度 * 多头注意力头数) * 解码器层数
       + (隐层维度 * 隐层维度 * 多头注意力头数 + 隐层维度 * 输入维度) * 解码器层数

其中，输入维度是输入语言的词嵌入维度，隐藏维度是Transformer模型的隐藏层维度，多头注意力头数是指每个注意力机制中的注意力头数，编码器层数和解码器层数指的是Transformer模型中编码器和解码器的层数。

需要注意的是，上述公式中并没有考虑位置编码（Positional Encoding）的参数量。位置编码的参数量取决于输入序列的长度，一般来说是与序列长度成正比的。

综上所述，Transformer模型的参数量随着模型的大小、深度和输入序列长度的增加而增加。请注意，这只是一个大致估计，实际的参数量可能还会受到其他因素的影响。