Bert/Transformer模型的参数大小计算

已于 2023-07-03 11:17:09 修改
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分类专栏： find 文章标签： bert 人工智能 深度学习
于 2023-05-16 16:36:15 首次发布
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43922901/article/details/102602557
文章详细分析了深度学习模型的参数数量与计算时间之间的关系，讨论了如何影响模型的训练效率和性能。作者提到了论文1810.04805中的观点，该论文可能提出了新的优化策略来平衡模型复杂性和计算资源。此外，还介绍了控制模型大小和优化时间复杂度的一些技术实践。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43922901/article/details/102602557?spm=1001.2101.3001.6650.12&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2defaultCTRLISTRate-12-102602557-blog-126405946.pc_relevant_multi_platform_whitelistv4&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2defaultCTRLISTRate-12-102602557-blog-126405946.pc_relevant_multi_platform_whitelistv4&utm_relevant_index=13
paper：https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf
在这里插入图片描述

参数量 & 时间复杂度

https://blog.youkuaiyun.com/jining11/article/details/126124247

Transformer 基础系01：模型参数量
u013250861的博客
11-27 884
如图所示，Transformers 结构的参数量包括 Embed 层，l 层 Attention + MLP 层，每层还有 layernorm 和 position embedding 参数，推理如下表。参考LLaMA模型打印参数名和 shape 以校验。
Transformer大模型实战 DistilBERT 模型——BERT模型的知识蒸馏版本
AI天才研究院
07-03 1143
在自然语言处理（NLP）领域，预训练模型如BERT、GPT等展示了强大的文本理解和生成能力，但在实际部署时面临着巨大的计算和存储成本。尤其对于需要在资源受限设备上运行的应用场景，如何在保持高性能的同时降低模型大小成为了一个关键问题。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一个多层双向Transformer模型，它能够学习到上下文相关的词语表示，并且在多个下游任务上取得了卓越的效果。Teacher-Student架构。
Transformer参数量和复杂度
qq_45978862的博客
09-01 1328
在算法岗面试中经常会问到Transformer相关的基础知识。首先需要清楚Transformer的参数量和复杂度分别在算什么。其他部分包括Input Embedding 、Postion Encoding以及最后解码的Linear层。其中，每个MHSA、Masked MHSA、Multi-Head Cross-Attention和FFN中有含有Add&Norm操作。
transformer模型的参数量和计算量
a_blade_of_grass的博客
06-26 3171
大规模语言模型（Large Language Model, LLM）的大体现在两个方面：模型参数规模大，训练数据规模大。以GPT3为例，参数量为1750亿，训练数据达到了570GB。进而，训练大语言模型面临两个主要挑战：显存效率和计算效率。现在业界的大语言模型都是基于transformer模型的，模型结构主要是encoder-decoder（代表模型是T5）和decoder-only（分为Causal LM——代表模型GPT，Prefix LM——代表模型GLM）。
深度解析：如何计算 Transformer 模型的参数量
最新发布
2401_85373898的博客
05-13 815
Transformer 模型的总参数量等于嵌入层参数量 + 编码器部分参数量 + 解码器部分参数量 + 输出层参数量。通过上述详细的计算步骤，我们可以较为准确地计算出 Transformer 模型的参数量，这有助于我们在实际应用中根据需求来调整模型规模，以平衡模型性能和计算资源消耗。例如，在资源有限的设备上，我们可以减小模型的参数量，如减少编码器或解码器的层级数，或者降低 d_model 和 d_ff 的维度等，来适应设备的计算能力。
Transformer 参数量计算
阿里武的技术博客
10-19 6520
参考 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43922901/article/details/102602557 前言 参考文献从论文本身出发进行分析， 算出了Transformer参数量，但是也需要从源码实现来进行分析 Transformer 源码 class ScaledDotProductAttention(nn.Module): def __init__(self): super(ScaledDotProductAttention, self).__ini
分析transformer模型的参数量、计算量、中间激活、KV cache、bf16、fp16、混合精度训练
taoqick的专栏
07-30 1万+
计算端到端训练的GPU利用率时，不仅要考虑前向传递和后向传递的计算时间，还要考虑CPU加载数据、优化器更新、多卡通信和记录日志的时间。上文讲到一次前向传递中，对于每个token，每个模型参数，进行2次浮点数计算。前向计算过程中产生的中间激活，中间激活值与输入数据的大小（批次大小b和序列长度 l）是成正相关的，随着批次大小b和序列长度l的增大，中间激活占用的显存会同步增大。我们可以近似认为：在一次前向传递中，对于每个token，每个模型参数，需要进行2次浮点数运算，即一次乘法法运算和一次加法运算。
超细节的BERT/Transformer知识点
海晨威
08-09 1446
随着NLP的不断发展，对BERT/Transformer相关知识的研(mian)究(shi)应(ti)用(wen)，也越来越细节，下面尝试用QA的形式深入不浅出BERT/Transformer。 1、Transformer在哪里做了权重共享，为什么可以做权重共享？ 2、Self-Attention 的时间复杂度是怎么计算的？ 3、不考虑多头的原因，self-attention中词向量不乘QKV参数矩阵，会有什么问题？ 4、为什么BERT选择mask掉15%这个比例的词，可以是其他的比例吗？ 5、为什么BE
Transformer大模型实战 BERT实战
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
07-03 313
Transformer大模型实战：BERT实战 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 在深度学习领域，尤其是自然语言处理（NLP）领域，传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）在处理序列数据时存在局限性。它们通常需要固定
Transformer大模型实战 BERT 的配置
AI天才研究院
07-05 775
Transformer大模型实战：BERT的配置 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 在自然语言处理（NLP）领域，随着深度学习技术的发展，特别是循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）的普及，人们开始寻求更加高效和灵活的
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08-25 856
Transformer大模型实战 训练学生BERT模型（TinyBERT 模型） 关键词：Transformer，BERT，TinyBERT，模型压缩，知识蒸馏，迁移学习，NLP，深度学习
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qq_53795212的博客
05-18 2490
输入序列长度（sequence length）：10 一次处理的样本数量（batch size）：32 输入嵌入维度（embedding dimension）：512 位置编码维度：512 每一个Transformer层中注意力头的数量（number of attention heads）：8 前馈神经网络（FFN）隐藏层维度（hidden dimension of FFN）：2048 Transformer层的数量（number of Transformer layers）：6 1.
Transformer 相关模型的参数量计算
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08-19 5758
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transformer系列3---transformer结构参数量统计
lansebingxuan的专栏
09-26 1434
NLP算法会使用不同的分词方法表示所有单词，确定分词方法之后，首先建立一个词表，词表的维度是词总数vocab_size ×表示每个词向量维度d_model（论文中dmodel默认值512），这是一个非常稀疏的矩阵。由两个线性层组成，W1维度是（dmodel，4×dmodel），b1维度是4×dmodel，W2维度是（4×dmodel，dmodel），b2维度是dmodel，参数量为 dmodel×4×dmodel+4×dmodel+4×dmodel×dmodel+dmodel =因此，位置编码的参数量=
你真的懂Transformer了吗？超全分析模型的参数量、计算量！
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本文主要介绍用于估算 transformer 类模型计算量需求和内存需求的相关数学方法。引言其实，很多有关 transformer 语言模型的一些基本且重要的信息都可以用很简单的方法估算出来。不幸的是，这些公式在 NLP 社区中鲜为人知。本文的目的是总结这些公式，阐明它们是如何推导出来的及其作用。注意: 本文主要关注训练成本，该成本主要由 GPU 的 VRAM 主导。如果你想知道有关推理成本 (通...
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