在深度学习和Transformer模型的上下文中，d_model中的“d”通常代表“dimension”，即“维度”的简写。因此，d_model指的是模型中向量的维度大小，这是一个关键的参数，影响着模型的性能和计算复杂度。在Transformer架构中，d_model特别指向嵌入向量的维度，以及模型内部传递的数据向量的统一维度。
d_model 定义了每层的大小
Transformer模型的核心是通过自注意力机制来处理序列数据。在这些模型中，d_model是一个关键的超参数，它定义了模型内部每一层的大小。具体来说，它表示了以下几个方面：
嵌入层的大小
在模型的输入端，单词或其他类型的标记会被转换为固定大小的向量。d_model就是这些向量的维度。
在Transformer 模型的上下文中，嵌入层的大小通常与模型中其他部分的大小一致，这是为了保持信息在模型中流动时的维度一致性。
自注意力机制的大小
在自注意力层中，d_model决定了查询（Query）、键（Key）、值（Value）向量的维度。这些向量的大小直接影响了模型处理信息的能力。
然而，自注意力机制内部还涉及到一些其他的维度，如d_k和d_v（分别代表键和值的维度），在一些变体中，这些维度可能会与d_model不同，特别是当使用多头注意力时，d_k和d_v可能会被设置为d_model除以头数的结果。
前馈网络的输入和输出大小
在Transformer模型的每个编码器和解码器层中，都包含有一个前馈神经网络（Feed Forward Neural Network, FFNN）。这个网络的输入和输出层的维度通常也是d_model。 这是为了保证信息能够顺畅地在模型层之间传递。然而，前馈网络内部的隐藏层的维度（通常表示为d_ff）通常是d_model的几倍，这样做是为了在模型内部提供更多的表示空间，从而捕获更复杂的特征。
总结来说，虽然嵌入层的大小、自注意力机制的大小、以及前馈网络的输入和输出大小在很多情况下都是相同的（即等于d_model），但Transformer模型的设计允许在某些内部维度上进行调整，以优化模型的性能和效率。特别是在多头注意力和前馈网络的内部层次上，模型设计者有一定的灵活性来选择不同的大小。
如何看 d_model 的大小
选择合适的d_model对模型的性能有重大影响。如果d_model太小，模型可能无法捕捉到足够的信息；而如果d_model太大，则会增加计算成本和过拟合的风险。因此，在设计模型时需要仔细考量d_model的大小。
以gemma:2b 为例，它的配置文件 https://huggingface.co/google/gemma-2b/blob/main/config.json 中有:
"hidden_size": 2048
这通常意味着模型的d_model等于2048。在Transformer模型的配置文件中，hidden_size参数通常指的就是模型中各个层的隐藏单元数目，也就是嵌入向量的维度或者说是模型中信息传递的维度大小。所以，对于gemma-2b模型，hidden_size为2048表明它的d_model是2048，即模型处理的向量维度为2048。这个维度在模型的嵌入层、自注意力层等多个关键部分中被用作一个基本的维度大小。
常见模型的 d_model
| 模型 | d_model | 参看 |
|---|---|---|
| Gemma:2b | 2048 | https://huggingface.co/google/gemma-2b |
| Gemma:7b | 3072 | https://huggingface.co/google/gemma-7b |
| Llama2:7b | 4096 | https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b |
| OLMo:7B | 4096 | https://huggingface.co/allenai/OLMo-7B |
