如何建立英文网站,jsp购物网站开发,微信小程序开发文档 菜鸟教程,网站域名如何备案信息如何计算Transformer 相关模型的参数量呢#xff1f; 先回忆一下Transformer模型论文《Attention is all your need》中的两个图。
设Transformer模型的层数为N#xff0c;每个Transformer层主要由self-attention 和 Feed Forward组成。设self-attention模块的head个数为 …如何计算Transformer 相关模型的参数量呢 先回忆一下Transformer模型论文《Attention is all your need》中的两个图。
设Transformer模型的层数为N每个Transformer层主要由self-attention 和 Feed Forward组成。设self-attention模块的head个数为 n h e a d n_{head} nhead每一个head对应的维度为 d h e a d d_{head} dheadself-attention输出维度为 d m o d e l n heads ⋅ d head d_{model} n_\text{heads}\cdot d_\text{head} dmodelnheads⋅dhead。我们可以得到一个Transformer层的参数量为 12 d m o d e l 2 13 d m o d e l 12 d_{model}^2 13 d_{model} 12dmodel213dmodel具体如下 self-attention块的模型参数有Q、K、V的权重矩阵 W Q 、 W K 、 W V W_Q、W_K 、W_V WQ、WK、WV和偏置输出矩阵 W O W_O WO及其偏置。这4个权重矩阵的大小为 [ d m o d e l , d m o d e l ] [d_{model}, d_{model}] [dmodel,dmodel]4个偏置的大小为 [ d m o d e l ] [d_{model}] [dmodel]所以self-attention块的参数量为 4 d m o d e l 2 4 d m o d e l 4 d_{model}^2 4 d_{model} 4dmodel24dmodel。 Feed Forward块一般由2个线性层组成第一个线性层将维度从 d m o d e l d_{model} dmodel 映射成 4 d m o d e l 4d_{model} 4dmodel 其权重矩阵 W 1 W_1 W1的大小为 [ d m o d e l , 4 d m o d e l ] [d_{model}, 4d_{model}] [dmodel,4dmodel] 其偏置的大小为 [ 4 d m o d e l ] [4d_{model}] [4dmodel]。 第二个线性层将维度从 4 d m o d e l 4d_{model} 4dmodel 映射成 d m o d e l d_{model} dmodel其权重矩阵 W 2 W_2 W2的大小为 [ 4 d m o d e l , d m o d e l ] [4d_{model}, d_{model}] [4dmodel,dmodel] 其偏置的大小为 [ d m o d e l ] [d_{model}] [dmodel]。所以Feed Forward的参数量为 8 d m o d e l 2 5 d m o d e l 8 d_{model}^2 5 d_{model} 8dmodel25dmodel。 self-attention 和 Feed Forward都跟随着layer normalization它有两个可训练模型参数形状都是 [ d m o d e l ] [d_{model}] [dmodel]。所以2个layer normalization的参数量为 4 d m o d e l 4 d_{model} 4dmodel。
除了Transformer层之外的参数有
词embedding矩阵的参数量embedding的维度通常等于 d m o d e l d_{model} dmodel设词表的大小为V则词embedding的参数量为 V d m o d e l Vd_{model} Vdmodel。位置向量相关有些位置向量表示方式需要学习参数。
所以N层Transformer模型的可训练模型参数量为 N ( 12 d m o d e l 2 13 d m o d e l ) V d m o d e l N(12 d_{model}^2 13 d_{model}) Vd_{model} N(12dmodel213dmodel)Vdmodel。当 d m o d e l d_{model} dmodel较大时可以忽略一次项模型参数量近似为 12 N d m o d e l 2 12 N d_{model}^2 12Ndmodel2。
最后试验一下模型参数估计量与论文是否对的上下表是GPT3和LLaMA的计算对比可以发现数量级是可以对的上的因为我们忽略了一次项所以具体数据与论文不一致。
模型名实际参数量 n l a y e r n_{layer} nlayer d m o d e l d_{model} dmodel n h e a d n_{head} nhead d h e a d d_{head} dhead估计参数量GPT-3175B961228896128173946175488LLaMA 6.7B6.7B324096321286442450944LLaMA 13.0B13.0B4051204012812582912000LLaMA 32.5B32.5B6066565212831897681920LLaMA 65.2B65.2B8081926412864424509440
参考资料 Transformer 论文模型图来自论文、GPT3的论文等 整理过程中参考的blog: 1. 知乎用户回旋托马斯x 的文章除了计算量外还算了计算量、中间激活等 2 transformer 参数量计算, 3 flops 计算, 4 transformers 参数量计算公式 transfomers 库如何得到参数量
