作者：安静到无声 个人主页
在传统的Transformer模型中，每一层都具有相同的结构，但是这些层的参数通常是独立的。也就是说，每一层都有自己的权重矩阵和偏置向量，这些参数在训练过程中会被优化更新。
然而，你可以选择共享参数来减少模型的参数量和计算量。参数共享可以在Transformer的编码器或解码器中实现。其中，编码器和解码器的层数可不同。
对于编码器，通常情况下，我们可以将多个层的参数设置为相同的。这意味着不同层之间共享相同的权重矩阵和偏置向量。目的是为了减少模型的参数量和计算量，并且带来一定的优化效果。以下是一些共享参数的优点和原因：