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。