deepseek的回答：
方法二：手动计算（理解模型结构）
要手动计算，你需要了解模型的基本架构。我们以典型的 Transformer 模型（如 GPT 系列）为例。
首先，明确两个概念：
参数：包括权重 和偏置。这是模型需要学习的内容。
神经元/节点：通常指一层中计算输出的单元数量。一层的节点数通常等于该层的输出维度。
总节点数的计算公式可以近似为：
总节点数 ≈ (总参数量 - 嵌入层参数量 - 输出层参数量) / 2
为什么除以2？ 因为在一个全连接层中，连接N个输入节点和M个输出节点，需要 N * M 个权重和 M 个偏置。参数量是 N*M + M。而节点数就是 M。当 M 很大时，N*M 远大于 M，所以平均下来，每个节点大约对应 N 个参数（主要是权重）。一个更简单的估算方式是：对于两个紧密相连的层，它们的参数量主要存在于它们之间的权重矩阵中，这个矩阵的维度是 [输入维度, 输出维度]。我们可以粗略地认为这个矩阵的“归属”是输出层的节点。
我们以 GPT-3 175B 模型为例进行拆解计算：
一个 Transformer 模型主要由两部分组成：
嵌入层：将输入词转换为向量。
Transformer 块：模型的核心，由多个相同的层堆叠而成。每一层包含：
自注意力机制
前馈神经网络
计算步骤：
确定关键配置（这些信息通常来自论文）：
d_model 或 hidden_size：模型的隐藏层维度，比如 12288。
n_layers：Transformer 块的层数，比如 96。
n_heads：注意力头的数量。
d_ff 或 ffn_hidden_size：前馈神经网络的中间层维度，通常是 d_model 的 4倍，比如 4 * 12288 = 49152。
vocab_size：词表大小，比如 50257。
计算各部分参数量：
嵌入层参数：vocab_size * d_model = 50257 * 12288 ≈ 617M（约6.17亿）。这部分通常不被计入“节点”。
一个Transformer块内的参数：
自注意力部分：主要是Q、K、V和输出投影的权重矩阵。每个矩阵大小是 d_model * d_model。参数量约为 4 * (d_model * d_model)。
前馈神经网络部分：
第一层：d_model * d_ff
第二层：d_ff * d_model
总参数量约为 2 * (d_model * d_ff)
一个块的总参数量 ≈ 4*d_model2 + 2*d_model*d_ff。
代入 d_model=12288, d_ff=49152：
≈ 4*(12288)2 + 2*12288*49152
≈ 4*151M + 2*604M
≈ 604M + 1208M = 1812M（约18亿）
所有Transformer块的总参数：n_layers * 每个块的参数 = 96 * 1812M ≈ 173,952M（约1740亿）。
输出层参数：通常是一个与嵌入层共享权重的矩阵，参数量也是 vocab_size * d_model ≈ 617M。
模型总参数量 ≈ 嵌入层参数 + 所有块参数 + 输出层参数
≈ 617M + 173,952M + 617M
≈ 175,186M（约1750亿），与官方数据吻合。
估算总节点数：
现在我们用开头的公式来估算：
总节点数 ≈ (总参数量 - 嵌入层参数量 - 输出层参数量) / 2
≈ (175B - 0.617B - 0.617B) / 2
≈ (173.77B) / 2
≈ 86.9 Billion（约869亿个节点）
这个数字可以理解为所有前馈神经网络层和注意力输出投影层的输出单元的总和。
【 在 prog2000 的大作中提到: 】
: deepseek满血版 671b，是可以处理6710亿个参数
: 但结点数或叫神经元的数量一般会有多少？
: 人脑有800多亿个神经元
: ...................
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