Transformer计算复杂度为何是序列长度平方Transformer 模型的计算复杂度为O(n^2)，主要是由于其自注意力机制的计算复杂度导致的。在 Transformer 中，自注意力机制是实现序列建模的关键部分。对于一个输入序列长度为n的 Transformer 模型，自注意力机制的计算复杂度为O(n^2)。这是因为每个位置都需要计算与其他位置的相似度，并且这些相似度用于加权求和得到每个位置的表示。具体来说，计算注意力矩阵所需的 FLOPs（浮点运算次数）按序列长度的平方暴增，导致对单个序列的自注意力操作的计算复杂度为O(hdn^2)，其中h是注意力头数，d是 key 和 query 的维度，n是文本序列的长度。Transformer模型的计算复杂度是一个复杂而多维的概念，它受到多个因素的影响。而平时说的O(n^2)仅仅是自注意力机制的计算复杂度，其整个transformer 模型的计算复杂度还有其他模块的组合。模型大小：Transformer模型由多个编码器和解码器组成，每个编码器和解码器都包含多个层和多个注意力头。这些层的数量和注意力头的数量会直接影响模型的计算复杂度。每个层中包含多个全连接层和多头注意力层，这些层的参数数量和计算量都是模型复杂度的重要组成部分。前馈神经网络：Transformer模型中的前馈神经网络是每个位置独立应用的，因此其计算复杂度为O(N)。然而，由于前馈神经网络通常位于自注意力机制之后，并且可能包含多个层，因此其总体计算量也不容忽视。编码器和解码器层的堆叠：在一个标准的Transformer模型中，通常会堆叠多个编码器和解码器层。假设有L个编码器和解码器层，则整个模型的计算复杂度可以表示为O(L*N^2)。参数数量：Transformer的复杂度还取决于每个头的参数数量，每个头的参数数量为O(d^2)，其中d为输入的维度。因此，Transformer的复杂度也可以表示为O(hd^2)，其中h为头的数量。矩阵运算：Transformer模型中的许多操作都涉及矩阵运算，如矩阵乘法、加法等。这些运算的复杂度也会影响整个模型的计算复杂度。优化技术：为了降低Transformer模型的计算复杂度，研究人员提出了许多优化技术，如稀疏注意力、分层注意力等。这些技术可以在保持模型性能的同时降低计算复杂度。