情報科学 › LLM アーキテクチャ › Transformer ブロック
デコーダのみの Transformer のパラメータ数
定義 2.3 のモデル(語彙 、次元 、層数 、MLP の幅 、長さ の学習する位置埋め込み、入出力の重み共有あり、注意・MLP にバイアスあり)のパラメータ数は
である。 のとき、1 層あたりは である。位置を RoPE や正弦波で与える場合は の項が無くなり、重み共有をしない場合は出力側の行列の が加わる。
閉包の状態
✓ 公理まで証明済み
証明が使う定理を 前提 としてたどると、Rikai の中の証明だけで定義・公理(物理では基本仮定)までつながっています(前提の定理類 2 件、定義なども含めて 3 件)。
印の意味: ✓公理まで証明済み ・ △証明あり(閉包未完)・ ※主張のみ。テーマごとの集計は 閉包の状況。
前提をたどる 証明が使う定理・定義(直接 2 件)
▸ を開くと、その項目の証明が使う前提が出ます。深い先は各項目のページでたどれます。
学習する位置埋め込みのパラメータ数と定義域✓命題 4.6・埋め込みと位置符号化
- 絶対位置・相対位置・位置符号化定義 4.1・埋め込みと位置符号化
- マルチヘッド自己注意のパラメータ数✓命題 7.1・自己注意
これを使っている定理
証明で明示的に参照している定理は、まだありません。