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Transformer Decoder-Only 参数量计算

news 来源：原创 2025/7/28 1:27:43

Transformer 的 Decoder-Only 架构（如 GPT 系列模型）是当前大语言模型的主流架构，其参数量主要由以下几个部分组成：

嵌入层（Embedding Layer）
自注意力层（Self-Attention Layers）
前馈网络（Feed-Forward Network, FFN）
Layer Normalization 和偏置项

Operation	Parameters
Embedding	( n_vacab + n_ntx ) × d_model
Attention：QKV	3 × n_layer × d_model × d_attn
Attention：Project	n_layer × d_model × d_attn
Feedforward	2 × n_layer × d_model × d_ff
Layer Normalization 和偏置项	4 × n_layer × d_model
Total（Attention + Feedforward）	2 × n_layer × d_model × ( 2 × d_attn + d_ff ) ≈ 12 × n_layer × d_model^2 假设d_attn = d_model，d_ff = 4 × d_model

参数定义：

d_mdole：模型维度；

n_layer：层数；

d_attn：注意力输出维度；

d_ff：前馈网络维度；

n_ntx：最大上下文长度（token）

n_head：注意力头数

n_vacab：词汇表大小

1. 嵌入层（Embedding Layer）

嵌入层的作用是将输入 token 转换为高维向量表示。参数量为：n_vacab × d_model

此外，绝对位置编码通常由可学习的嵌入矩阵实现，其权重维度为： n_ntx × d_model

此外，在语言模型中，输出层通常与嵌入层共享权重矩阵（Tie Embedding），因此不需要额外计算输出层的参数量。

所以嵌入层总参数数：( n_vacab + n_ntx ) × d_model

备注：假设输入 x_i = （w_1, w_2,..., w_n_ntx），长度为n_ntx，batch 大小为b，则原始输入维度为：（b，n_ntx），经过embedding后输出维度为（b， n_ntx， d_model）

2. 自注意力层（Self-Attention Layers）

每个 Transformer 层包含一个多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention, MHSA），其参数量主要来自以下三部分：

线性变换矩阵：生成 Query、Key、Value
输出投影矩阵：将多头结果拼接后进行线性变换

假设：

输入的维度为 d_model
注意力头数为 h
每个头的维度为 d_k（通常满足 d_k = d_attn / h）
QKV输出维度d_attn，然后经过投影，输出维度 d_model

(1) 生成 Query、Key、Value 的线性变换矩阵

每个头的 Q、K、V 都需要一个独立的线性变换矩阵，因此总的参数量为：

Attention QKV Parameters = 3 × d_model × d_attn

(2) 输出投影矩阵

多头注意力的结果需要通过一个线性投影矩阵转换回 d_model 维度，因此参数量为：

Attention Project Parameters = d_attn × d_model

(3) 总自注意力层参数量

单个自注意力层的参数量为：

Self-Attention Parameters = 3 × d_model × d_attn + d_attn × d_model = 4 × d_model × d_attn

如果有 n_layer 个 Transformer 层，则总的自注意力层参数量为：

Total Self-Attention Parameters = 4 × n_layer × d_model × d_attn

备注：嵌入层输出的 x维度是（b， n_ntx， d_model），W_Q维度是（d_model, d_attn），则Q = x * W_Q维度是（b， n_ntx， d_attn），通过self-attention后，输出维度为（b， n_ntx， d_attn），然后通过attention project后维度是（b， n_ntx， d_model）

3. 前馈网络（Feed-Forward Network, FFN）

每个 Transformer 层包含一个两层的前馈网络（FFN），其参数量主要来自以下两部分：

第一层从 d_model 映射到 d_ff（通常是 d_model 的 4 倍）。
第二层从 d_ff 映射回 d_model。

(1) 第一层参数量

第一层将 d_model 映射到 d_ff，因此参数量为：

First Layer Parameters=d_model × d_ff

(2) 第二层参数量

第二层将 d_ff 映射回 d_model，因此参数量为：

Second Layer Parameters=d_ff × d_model

(3) 总前馈网络参数量

单个前馈网络的参数量为：

FFN Parameters=d_model ×d_ff + d_ff × d_model = 2 × d_model × d_ff

如果有 n_layer 个 Transformer 层，则总的前馈网络参数量为：

Total FFN Parameters = 2 × n_layer × d_model × d_ff

备注：（b， n_ntx， d_model）经过FFN后输出维度是（b， n_ntx， d_model）

4. Layer Normalization 和偏置项

每个 Transformer 层包含两个 Layer Normalization 操作（分别在自注意力和前馈网络之后），每个 Layer Normalization 包含两个可学习参数（缩放因子和偏移因子）。

总的 Layer Normalization 参数量为：

LayerNorm Parameters = n_layer × 2 × 2 × d_model = 4 × n_layer × d_model

5. 总参数量

Total Parameters = ( n_vacab + n_ntx ) × d_model + 4 × n_layer × d_model × d_attn + 2 × n_layer × d_model × d_ff + 4 × n_layer × d_model

Total Parameters ≈ 4 × n_layer × d_model × d_attn + 2 × n_layer × d_model × d_ff = 2 × n_layer × d_model × ( 2 × d_attn + d_ff )

假设d_attn = d_model，以及d_ff = 4 × d_model，则

Total Parameters ≈ 12 × n_layer × d_model^2

6. 实际例子

以 GPT-3 为例：

词汇表大小 n_vacab = 50257
模型维度 d_model = 12288
前馈网络维度 d_ff=4 × d_model = 49152
层数 n_layer = 96
最大上下文长度（token）n_ntx = 2048

代入公式：

Total Parameters = (50257 + 2048) ×12288 + 96×(4×122882+8×122882) + 4×96×12288

计算结果约为 175B 参数，与 GPT-3 的实际参数量一致。