本文介绍了如何计算Transformer模型的参数总量，包括自注意力机制和前馈神经网络部分，帮助读者理解大规模预训练模型的构建成本。
Transformer架构模型参数量的计算涉及多个方面，主要包括编码器（Encoder）和解码器（Decoder）中的自注意力机制（Self-Attention）、前向网络（Feed Forward Network, FNN）以及残差连接与层归一化等模块。每个部分的具体参数数量依赖于模型的设计选择，如词汇表大小、嵌入维度、层数等因素。
1. **编码器和解码器**：通常由相同的堆叠结构组成，包括多个自注意力机制层和前向网络层。
2. **自注意力机制**：对于输入序列长度为L且每词嵌入维度为d的模型而言，每个单词与其他所有单词进行交互。因此，在一个头（head）中，参数量主要来自Q、K、V三个矩阵以及输出线性变换中的权重矩阵和偏置项。
3. **前向网络**：通常包含两层全连接神经网络，并使用ReLU作为激活函数；中间层的维度可能大于输入维度以增加模型容量。每层都有相应的权值参数需要计算。
具体到每个模块，其参数量可以通过以下公式大致估算：
- 自注意力机制中的Q、K、V矩阵分别为d×d。
- 输出线性变换为d×d。
- 前向网络中第一层的权重维度是d × D（D > d），第二层则是D × d。
综上所述，Transformer模型参数量计算需要根据具体架构设计进行详细分析。
5星
