decodergpt2 decoder 参数量
    GPT-2模型的解码器部分是一个非常复杂的神经网络结构，由许多不同的参数组成。具体来说，GPT-2模型的解码器部分包括12个Transformer层，每个层都有多个注意力头。每个注意力头都有自己的权重矩阵和偏置项，这些参数用于计算输入序列中不同位置的单词之间的关联性。此外，每个Transformer层还包括前馈神经网络的参数，用于对注意力机制的输出进行进一步的非线性变换。因此，GPT-2模型的解码器部分总共包含数十亿甚至数百亿个参数。这些参数的数量非常庞大，这也是GPT-2模型能够表现出的重要原因之一。总的来说，GPT-2模型的解码器部分参数量非常大，这也是其在自然语言处理任务中取得优异表现的重要原因之一。

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