transformer模型的参数量

根据引用中的描述，Transformer模型的参数量可以通过以下公式计算得出:

单头(self-attention或普通attention)的参数数量为: 768 * 768/12 * 3

多头(multi-heads)的参数数量为: 768 * 768/12 * 3 * 12

全连接层(FeedForward)的参数数量为: 768 * 768 * 4

最后，将上述三部分的参数数量加起来，再加上词向量的参数数量，就可以得到Transformer模型的总参数量。

然而，上述公式仅计算了Transformer的encoder部分的参数量。如果考虑到基于encoder的两个任务(Next Sentence Prediction和Masked Language Modeling)涉及的参数以及偏置项，总参数量会更大一些。

总体而言，Transformer模型的参数量取决于模型的大小和架构。例如，BERT的Base模型的参数量约为110M，Large模型的参数量约为340M，具体数值取决于模型的设置和超参数的选择。引用和引用提供了对BERT模型参数量的更详细计算。

请注意，这里只考虑了Transformer模型的参数数量，而没有考虑其他可能的参数或假设的情况。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Bert/Transformer模型的参数大小计算](https://blog.csdn.net/weixin_43922901/article/details/102602557)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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