是的，Transformer 模型的参数量通常很大。Transformer 模型由多个编码器和解码器组成，每个编码器和解码器都含有多个层，每个层都包含一个多头自注意力机制和一个前馈神经网络。这些层之间还存在着残差连接和归一化层。由于每个层都含有大量的参数，使得整个Transformer模型的参数量较大。

  具体来说，考虑一个具有N层的Transformer模型，每个层有h个注意力头，隐藏维度为d。则编码器和解码器的参数数量可以计算如下：

  - 自注意力层的参数量为O(d^2)

  - 前馈神经网络的参数量为O(d^2)

  - 归一化层的参数量相对较少，可以忽略

  - 残差连接没有额外的参数

  因此，每个Transformer层的参数量可以估算为O(d^2)，整个模型的参数量约为O(Nd^2)。通常情况下，d的取值范围在几百到几千之间，而N的取值范围在几十到几百之间。因此，Transformer 模型的参数量通常非常大，需要大量的计算资源和存储空间来训练和部署。这也是为什么大型Transformer模型需要大规模的训练数据和计算能力的原因之一。