在 Transformer 模型中，层（layers） 和 参数（parameters） 密切相关：每一层都包含大量的可学习参数，模型的总参数量基本上就是所有层中参数的总和。
下面我们详细解释它们之间的关系。
一、Transformer 的基本结构回顾
一个标准的 Transformer 模型（如原始论文《Attention is All You Need》中的架构）由以下主要组件构成：
编码器（Encoder）：由多个相同的层堆叠而成（如6层）
解码器（Decoder）：也由多个相同层堆叠而成（如6层）
每一层（无论是编码器还是解码器）都包含若干子层，每个子层内部都有可学习的参数。
二、Transformer 层的组成（以编码器层为例）
每个编码器层包含两个主要子层：
多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）
前馈神经网络（Feed-Forward Network, FFN）
每个子层后都有：
层归一化（LayerNorm）——有少量参数
残差连接（Residual Connection）——无参数
- 多头注意力中的参数
多头注意力将输入的 Query、Key、Value 分别通过线性变换投影。
假设：
输入维度：d(model)=512
注意力头数：h=8
每个头的维度：d(k)=d(v)=d(model)/h=64
那么，多头注意力包含以下可学习权重矩阵：
W
Q
∈R
d
model
×d
model
W
K
∈R
d
model
×d
model
W
V
∈R
d
model
×d
model
W
O
∈R
d
model
×d
model
（输出投影）
👉 这4个矩阵每个都有 512×512=262,144 个参数
所以总参数量：4×262,144=1,048,576 ≈ 105万
注意：虽然叫“多头”，但这些权重通常是整体实现的，不是每个头单独一个矩阵。
- 前馈神经网络（FFN）中的参数
FFN 通常是一个两层全连接网络：
第一层：d
model
→d
ff
（如 512 → 2048）
第二层：d
ff
→d
model
参数包括：
W
1
∈R
512×2048
→ 512×2048=1,048,576
W
2
∈R
2048×512
→ 2048×512=1,048,576
偏置项 b
1
,b
2
：2048+512=2560
👉 FFN 总参数 ≈ 1,048,576+1,048,576+2560≈2,100,000 ≈ 210万
- 层归一化（LayerNorm）
每个 LayerNorm 有两个可学习参数：
缩放（gamma）和偏移（beta），每个长度为 d
model
=512
所以每层 LayerNorm 有 512×2=1024 个参数
每个编码器层有两个 LayerNorm（注意力后 + FFN后），所以共约 2048 参数
三、单个编码器层的总参数（估算）
组件
参数数量
多头注意力
~105万
前馈网络（FFN）
~210万
LayerNorm（2个）
~0.2万
单层总计
约 315 万
注意：解码器层结构类似，但多了一个“编码器-解码器注意力”，也会增加约 105 万参数。
四、整个 Transformer 的参数量
假设：
编码器 6 层，解码器 6 层
每层参数约 315 万（编码器），解码器略多（+ 编解注意力）
粗略估算：
编码器总参数：6×315万≈1890万
解码器每层多一个注意力模块（+105万），每层约 420万 → 6×420万=2520万
加上词嵌入层（Embedding）：词汇量 5万 × 512 = 2560万
👉 总参数 ≈ 1890 + 2520 + 2560 ≈ 7000万
实际中，如原始 Transformer 的 “Big” 版本有约 2.1亿 参数，具体取决于 d
model
,d
ff
,V （词表大小）等。
五、层与参数的关系总结
关系
说明
✅
层数越多，参数越多
每增加一层，就增加一整套注意力 + FFN + LayerNorm 的参数
✅
每层是参数的“容器”
参数分布在每一层的权重矩阵和偏置中
✅
参数集中在注意力和FFN
尤其是 FFN 通常是参数最多的部分
✅
嵌入层也占大量参数
词嵌入矩阵
V×d
model
可能超过所有层的总和
⚠️
层数 ≠ 参数量的唯一决定因素
即使层数少，如果
d
model
或
d
ff
很大，参数也可能非常多
六、现代大模型中的情况（如 GPT、BERT）
在 GPT、Llama 等基于 Transformer 的大模型中：
层数可达 96 层以上（如 GPT-3 有 96 层）
d
model
可达 12288
d
ff
更大（如 4 倍）
👉 导致每层参数数千万，总参数达 百亿甚至千亿级
✅ 总结：Transformer 中层与参数的关系
每一层 Transformer 都包含大量可学习参数（主要在注意力和前馈网络中）。模型的总参数量 = 所有层的参数之和 + 嵌入层等其他组件。层数越多、每层维度越大，参数就越多，模型就越强大但也越昂贵。
