transformer参数量计算

Transformer 是一个非常大的模型，因此其参数量也非常庞大。在计算 Transformer 模型的参数量时，我们需要考虑以下几个因素：

1. 词嵌入层的参数量：词嵌入层将每个单词映射到一个向量空间中的向量，参数量为输入单词数乘以向量维度。

2. Transformer 编码器的参数量：包括多头注意力机制中的 Q、K、V 矩阵参数、前馈神经网络中的权重和偏置参数。

3. Transformer 解码器的参数量：同编码器，但需要额外考虑编码器-解码器注意力机制中的 Q、K、V 矩阵参数。

4. 输出层的参数量：将最后一个 Transformer 解码器的输出向量映射到目标词汇表大小的向量空间，参数量为输出向量维度乘以目标词汇表大小。

下面以一个简化的 Transformer 模型为例，计算其参数量：

假设输入单词数为 N，向量维度为 d，隐藏层大小为 h，Transformer 编码器和解码器各有 2 层，目标词汇表大小为 M，输出向量维度为 k。

则，该模型的参数量为：

- 词嵌入层参数量：N x d
- Transformer 编码器参数量：2 x (4 x d^2 + 2 x d x h)
- Transformer 解码器参数量：2 x (4 x d^2 + 2 x d x h + 3 x h^2)
- 输出层参数量：k x M

总的参数量为：N x d + 2 x (4 x d^2 + 2 x d x h) + 2 x (4 x d^2 + 2 x d x h + 3 x h^2) + k x M。

需要注意的是，实际的 Transformer 模型可能包含更多层数、更大的隐藏层大小和更多的注意力头数，因此其参数量也会更大。