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大型语言模型(LLM)参数量计算指南_大语言模型参数量比较

大语言模型参数量比较

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LLM面试_模型参数量计算
LLM模型参数量计算
LLM Visualization

大型语言模型(LLM)参数量计算指南

在人工智能领域,大型语言模型(LLM)因其强大的文本处理能力而备受关注。然而,这些模型的复杂性也体现在它们庞大的参数量上。本文将介绍如何计算LLM中的关键组件参数量,帮助您更好地理解模型的规模和性能。

1. 词嵌入(Embeddings)

词嵌入是将词汇映射到固定维度向量的过程。对于输入序列,每个词都通过一个词嵌入矩阵转换为一个 D D D维的向量。如果词汇表大小为 V V V,则词嵌入矩阵的维度为 [ V , D ] [V, D] [V,D],总参数量为 V × D V \times D V×D

2. 多头注意力(Multi-Head Attention)

多头注意力机制是Transformer模型的核心,它允许模型同时关注序列中的多个位置。每个注意力头都有自己的查询(Q)、键(K)和值(V)矩阵,其维度分别为 [ L , d ] [L, d] [L,d],其中 L L L是序列长度, d d d是每个头处理的维度。

  • 查询、键、值矩阵 Q = X W Q , K = X W K , V = X W V Q = XW^Q, K = XW^K, V = XW^V Q=XWQ,K=XWK,V=XWV,每个矩阵的维度为 [ D , d ] [D, d] [D,d]
  • 输出矩阵 W O W^O WO,维度为 [ D , D ] [D, D] [D,D]

对于[H]个头,多头注意力的总参数量为 3 × D × d × H + D × D 3 \times D \times d \times H + D \times D 3×D×d×H+D×D

3. 前馈神经网络(Feed-Forward Neural Network, FFN)

FFN由两个线性层组成,第一个线性层将输入从 [ L , D ] [L, D] [L,D]映射到 [ L , 4 D ] [L, 4D] [L,4D],第二个线性层再将其映射回 [ L , D ] [L, D] [L,D]

  • 第一层:权重矩阵维度为 [ D , 4 D ] [D, 4D] [D,4D],参数量为 D × 4 D D \times 4D D×4D
  • 第二层:权重矩阵维度为 [ 4 D , D ] [4D, D] [4D,D],参数量为 4 D × D 4D \times D 4D×D

每个FFN块的总参数量为 8 D × D 8D \times D 8D×D

4. 总参数量

结合词嵌入、多头注意力和前馈神经网络,整个模型的总参数量可以表示为:

12 ⋅ n ⋅ l a y e r s ⋅ d m o d e l + 2 ⋅ n t o k e n s ⋅ d m o d e l 12 \cdot n \cdot layers \cdot d_{model} + 2 \cdot n_{tokens} \cdot d_{model} 12nlayersdmodel+2ntokensdmodel

其中, n n n是层数, d m o d e l d_{model} dmodel是模型的隐藏层维度, n t o k e n s n_{tokens} ntokens是词表数量。

5. 其他组件
  • 偏置项(bias):每个权重矩阵都有一个偏置项,总数通常等于 D × n l a y e r s D \times n_{layers} D×nlayers
  • 层归一化(layernorm):包含缩放因子和偏移量,参数总数为 2 × D × n l a y e r s 2 \times D \times n_{layers} 2×D×nlayers
  • 位置编码(positional encoding):如果使用固定的、不可学习的位置编码,如正弦编码,则不增加模型参数。
结语

了解LLM的参数量对于评估模型的计算需求和可能的性能至关重要。随着模型规模的增长,合理设计和优化模型参数是实现高效深度学习的关键。

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