图说GPT网络结构(参数量与计算量估计)

现在AI领域的主流模型几乎都是Transformer网络架构衍生而来。大热的LLM中的生成类模型很多都是来自于Transformer的变体,即decoder only架构。而GPT就是该类中的经典模型。尽管现在变体甚多,但大多没有根本性地改变其套路。

为了阐述方便,首先约定一些符号:

符号 含义
b Batch size
L Transformer layer层数
s Sequence length
n Attention head个数
h Hidden size,或embedding dim
d 每个head的hidden size,与前两者有关系 h = n d h = n d h=nd
V Vocabulary size
P 最大sequence length

在模型的优化时,我们经常需要一些信息,诸如特定配置的模型计算需要多少compute与memory资源,计算与数据传输大概需要多长时间等。这就要求我们对网络中的一些量(如参数量,计算量,内存使用量等)进行一些粗略估计。基于这些估计,还可以得到这些量之间的大致关系。如一个transformer layer的参数量约为 12 h 2 + 13 h 12 h ^ 2 + 13 h 12h2+13h,计算量约为 24 b s h 2 + 4 b h s 2 24 b s h^2 + 4 b h s^2 24bsh2+4bhs2。这意味着,在 h h h远大于 s s s的情况下,计算量与参数量大约是两倍关系。而Backward的计算量又约是Forward计算量的两倍(因需要对输入与权重都计算梯度)。由于transformer layer是网络中参数量(除embedding外)与计算量的主要贡献者。因此,计算量与除embedding外参数量之间有那个著名的公式 C ≈ 6 N C \approx 6 N C≈6N。

但是,诸如这些都是general的结论。实际使用时,我们会碰到各种网络变体,各种配置或各种跑法,另外还可能需要回答一些更细节具体的问题,比如KV Cache节省了多少计算量,需要额外占用多少memory,把某层分布式计算需要增加多少通信量,或者MQA/GQA相比传统的MHA可以节省多少memory等等。而只有了解了那些估计是怎么来的,才能够更加灵活地运用。

下面以经典的GPT2模型为例,在其网络结构上标注了各操作的shape,并进行参数量和计算量估计。

Prefill阶段:

Generation阶段:

相关推荐
亚里随笔10 小时前
VERLTOOL:打通LLM工具强化学习的“任督二脉”,实现多模态多任务统一训练
人工智能·语言模型·llm·agentic
API流转日记10 小时前
对接gemini-2.5-flash-image-preview教程
人工智能·gpt·ai·chatgpt·ai作画
堆栈future13 小时前
WeMark接入扣子智能体实现文档自动转换为微信公众号格式
llm·aigc·coze
Tadas-Gao16 小时前
阿里云通义MoE全局均衡技术:突破专家负载失衡的革新之道
人工智能·架构·大模型·llm·云计算
花生糖@19 小时前
GPT-5发布:统一智能体时代的开启——从“工具”到“协作者”的范式跃迁
gpt·ai·gpt5
X.Cristiano19 小时前
OpenAI新论文:Why Language Models Hallucinate
llm·openai·幻觉
吾鳴21 小时前
国产文本大模型百花齐放,六强鼎立如何选?
llm
中國龍在廣州1 天前
GPT-5冷酷操盘,游戏狼人杀一战封神!七大LLM狂飙演技,人类玩家看完沉默
人工智能·gpt·深度学习·机器学习·计算机视觉·机器人
CodeCraft Studio1 天前
Aspose.Words for .NET 25.7:支持自建大语言模型(LLM),实现更安全灵活的AI文档处理功能
人工智能·ai·语言模型·llm·.net·智能文档处理·aspose.word
seegaler2 天前
AMD显卡运行GPT-OSS全攻略
gpt·ai·amd·gpt-oss