Transformer层数对性能的影响 | AI生成和翻译
在 NanoGPT 中，由 n_layer 参数控制的 Transformer 模块数量决定了模型的深度，这会直接影响其学习语言数据层次化表征的能力。标准配置在轻量级莎士比亚字符级示例中使用 6 层（以便在单张 GPU 上数分钟内完成训练），在复现 GPT-2 124M 模型时使用 12 层（需在多 GPU 设置上训练数日）。若将层数减少至 4 层或 1 层，会创建更浅层的模型，虽然训练速度更快、内存占用更少，但需要牺牲性能——通常会导致更高的验证损失、欠拟合以及生成文本质量下降。
减少层数的关键影响
- 模型容量与性能：每个 Transformer 模块都会增加自注意力层和前馈层，用于构建日益抽象的特征（例如从词元到句法再到语义）。减少模块数量会限制这种层级堆叠，导致模型难以处理复杂模式。在莎士比亚数据集上：
- 6 层（默认）：在 A100 GPU 上约 3 分钟后验证损失约 1.47；能生成连贯但不完美的莎士比亚风格文本（如”生存还是毁灭…“）
- 4 层：在 CPU 上约 3 分钟后验证损失约 1.88（为可行性缩小嵌入维度/头数）；生成样本噪声更多、结构更松散（如”格洛肯·温哈德三世：这究竟是何缘由…“），虽保留”角色气质的隐约痕迹”但输出更混乱
- 1 层：虽无 NanoGPT 文档或常见实验的直接基准，但根据缩放趋势预计损失更高（约 2.0+）且生成内容原始——本质上只是单次注意力+MLP 计算，适用于基础类 n-gram 预测的演示，但无法胜任细腻的语言建模。可能快速过拟合短序列但泛化能力差
- 训练与资源影响：
- 速度/内存：在相同硬件上，4 层比 6 层训练时间减少约 20-30%，内存使用减半（例如可轻松在 CPU 或低端 GPU 运行）。1 层可再提速约 50-70%，在 CPU 上秒级完成训练
- 超参数：通常需将较少层数与更小的
n_embd（如 128-256）和n_head（如 4）搭配使用以避免利用不足，同时减少迭代次数（如 1000-2000），因为模型收敛更快但会更早进入平台期 - 缩放特性：实验表明损失随层数增加呈对数改善（例如在相似设置下：6 层验证损失约 1.78；8 层约 1.73；12 层约 1.68）。更深模型（12+ 层）在 OpenWebText 等大型数据集上表现优异，GPT-2 复现版可达约 2.85 验证损失
在 NanoGPT 中的实验方法
修改 config/train_shakespeare_char.py（或您的配置文件）后运行：
python train.py config/train_shakespeare_char.py --n_layer=4 --n_head=4 --n_embd=128 --max_iters=2000
对于 1 层配置：--n_layer=1 --n_head=2 --n_embd=64（进一步缩放以保持轻量）。使用 sample.py 对输出检查点生成文本进行比较。
总之，4 层适用于快速原型设计或低资源运行（仍能产生可用输出），而 1 层更侧重教学意义而非实际效果——非常适合理解模块作用，但不适用于严肃建模。若以 GPT-2 的 12 层为标准，降至 4 层会使基准测试中的损失约翻倍、连贯性约减半。
karpathy/nanoGPT GitHub
VizuaraAI/nano-gpt-oss GitHub