Meta · 2024-07 · مكثّف

Llama 3.1 70B

Llama 3.1 70B هو محول انتباه الاستعلامات المجمّعة (GQA) أصدره Meta في 2024-07، ويضم 80 طبقة وبعداً مخفياً قدره 8192 ونافذة سياق تبلغ 131,072 رمزاً.

كومة الطبقات

الانتباه ×80 · الطبقات 80

مرسوم من config.json المرفق · 80 طبقة / العرض 8,192 / السياق 131,072. رسم أصلي من هذا الأطلس.

انتباه الاستعلامات المجمّعة (GQA) — 64 q-heads / 8 kv-heads. RoPE θ=500,000.

هو نموذج مكثف: تشارك كامل المعاملات البالغة 70.55 مليار في حساب كل رمز.

المقارنة مع النموذج السابق في المعمل نفسه؛ وإن لم يوجد فمع النموذج الأقرب بنيوياً. عمود النسبة = هذا النموذج ÷ نموذج المقارنة.

مقارنة كاملة بالسابق Llama 2 70B

النموذج	Llama 3.1 70B	Llama 2 70B	النسبة
model_type	`llama`	`llama`	＝
architectures	`LlamaForCausalLM`	`LlamaForCausalLM`	＝
hidden_size	`8192`	`8192`	≈1
num_hidden_layers	`80`	`80`	≈1
num_attention_heads	`64`	`64`	≈1
num_key_value_heads	`8`	`8`	≈1
intermediate_size	`28672`	`28672`	≈1
hidden_act	`silu`	`silu`	＝
rope_theta	`500000`	`—`
max_position_embeddings	`131072`	`4096`	×32.00
rms_norm_eps	`0.00001`	`0.00001`	≈1
vocab_size	`128256`	`32000`	×4.01
torch_dtype	`bfloat16`	`float16`	≠
attention_bias	`false`	`—`
attention_dropout	`0`	`—`
bos_token_id	`128000`	`1`	×128000.00
eos_token_id	`128001×1 + 128008×1 + 128009×1`	`2`	≠
initializer_range	`0.02`	`0.02`	≈1
mlp_bias	`false`	`—`
pretraining_tp	`1`	`—`
tie_word_embeddings	`false`	`false`	＝
transformers_version	`4.42.3`	`4.31.0.dev0`	≠
use_cache	`true`	`true`	＝

Qwen2 72B (Qwen, 2024-06) 0.999
Qwen2.5 72B (Qwen, 2024-09) 0.999
Qwen3 32B (Qwen, 2025-04) 0.995
Qwen3.6 27B (Qwen, 2026-04) 0.994
Qwen3.8 27B (Qwen, 2026-08) 0.994
Qwen3 8B (Qwen, 2025-04) 0.978

تتراوح درجات التشابه من 0 (لا سمات فئوية مشتركة) إلى 1 (ملفات بنيوية متطابقة).

23 حقل