transformer模型参数量
时间: 2023-09-17 09:13:20 浏览: 79
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。
相关问题
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%"]
[ .reference_list ]
transformer 模型的参数量
Transformer 模型的参数量取决于模型的大小和深度。一个标准的 Transformer 模型通常由多个 Transformer encoder 和 decoder 堆叠而成,每个 encoder 和 decoder 包含多个自注意力层和前馈神经网络层。因此,模型的参数量会随着层数、隐藏层神经元数量、词向量维度等超参数的不同而有所变化。
以 Transformer 大小为 base 的模型(即有 12 层 encoder 和 decoder,每层 768 个隐藏单元)为例,该模型的总参数量约为 1.1 亿个。如果采用更大的模型(如 GPT-3),其总参数量可以达到数十亿个。因此,Transformer 模型通常需要很大的计算资源来训练和推理。