Qwen2 1.5B模型中的权重共享机制解析

在Qwen2系列模型中，1.5B和0.5B版本采用了一种特殊的权重共享设计。与7B、72B等大模型不同，这两个较小规模的模型将语言模型头部（lm_head）与词嵌入层（word embedding）进行了参数共享。

这种设计在Transformer架构中被称为"tied embedding"，是一种被广泛采用的优化技术。其核心思想是：

1. 让解码器的输出层与输入端的词嵌入矩阵共享同一组参数
2. 可以显著减少模型参数量（约减少词表大小×隐藏维度的参数）
3. 有助于提升小模型在有限参数下的表现

从实现角度来看，当加载1.5B模型时：

• 虽然模型类中定义了lm_head层
• 但实际上该层会直接指向embed_tokens的权重
• 因此在模型文件中不会单独存储lm_head的权重参数

这种设计对小模型特别有利，因为：

1. 减少了内存占用
2. 加快了训练速度
3. 避免了输出层参数的单独优化
4. 保持了嵌入空间的语义一致性

对于开发者来说，需要注意：

• 直接访问lm_head.weight会得到与embed_tokens相同的引用
• 计算loss时无需特殊处理，框架会自动处理权重共享
• 这种设计不会影响模型的前向传播过程

Qwen团队在不同规模模型上采用差异化的设计，体现了对模型效率的精细把控。大模型由于参数量充足，通常会保留独立的lm_head以获得更好的表达能力，而小模型则更需要这类参数优化技术。

这种设计选择也反映了现代语言模型开发中的一个重要趋势：根据模型规模灵活调整架构细节，在有限资源下追求最佳性能表现。