GLM · 2024-06 · Dicht

GLM-4 9B

GLM-4 9B ist ein Grouped-Query-Attention (GQA)-Transformer, veröffentlicht von GLM im 2024-06, mit 40 Schichten, Hidden-Größe 4096 und einem Kontextfenster von 8,192 Tokens.

Schichtstapel

Attention ×40 · Schichten 40

Kernfakten

LaborGLM
Veröffentlicht2024-06
Parameter9.4 Mrd.
Kontext8,192 tokens
AttentionGQA (32:2)
Schichten40
Hidden-Dim.4,096
Attention-Köpfe32
Vokabular
Positionscodierung
Normierung
Aktivierung
Präzisionbf16
ArchitekturklasseChatGLMModel

Architekturüberblick

t₁ t₂ t₃ t₄ Eingabetokens Embedding · Vokabular — → Hidden-Dim. 4,096 Q1 Q2 Q3 Qn KV1 KV2 Attention-Köpfe 32 KV-Köpfe 2 head dim 128 · FFN · FFN-Dim. 13,696 × 40 Transformer-Block Attention FFN / MoE pre-norm Finale Norm · LM head → Vokabular — p p p → nächstes Token Positionscodierung Präzision BF16 Kontext 8K tok
Gezeichnet nach der mitgelieferten config.json · 40 Schichten / Breite 4,096 / Kontext 8,192. Originaldiagramm dieses Atlas.

Attention

Grouped-Query-Attention (GQA) — 32 q-heads / 2 kv-heads.

FFN / MoE

Es ist ein dichtes Modell: Alle 9.4 Mrd. Parameter sind an der Berechnung jedes Tokens beteiligt.

Feldweiser Vergleich

Verglichen mit dem vorherigen Modell desselben Labors; fehlt dieses, mit dem strukturell nächsten Modell. Die Spalte Ratio = dieses Modell ÷ Vergleichsmodell.

Vollfeldvergleich mit dem Vorgänger ChatGLM3 6B
ModellGLM-4 9BChatGLM3 6BRatio
model_typechatglmchatglm
architecturesChatGLMModelChatGLMModel
hidden_size40964096≈1
num_attention_heads3232≈1
torch_dtypebfloat16float16
_name_or_pathTHUDM/glm-4-9bTHUDM/chatglm3-6b
add_bias_linearfalsefalse
add_qkv_biastruetrue
apply_query_key_layer_scalingtruetrue
apply_residual_connection_post_layernormfalsefalse
attention_dropout00
attention_softmax_in_fp32truetrue
attn_implementationsdpa
bias_dropout_fusiontruetrue
ffn_hidden_size1369613696≈1
fp32_residual_connectionfalsefalse
hidden_dropout00
kv_channels128128≈1
layernorm_epsilon1.5625e-70.00001×0.016
multi_query_attentiontruetrue
multi_query_group_num22≈1
num_layers4028×1.43
original_ropetruetrue
padded_vocab_size15155265024×2.33
post_layer_normtruetrue
rmsnormtruetrue

Strukturell ähnlichste Modelle

Ähnlichkeitswerte reichen von 0 (keine gemeinsamen kategorialen Merkmale) bis 1 (identische Profile).

Rohe Config-Felder

32 Felder
_name_or_pathTHUDM/glm-4-9b
model_typechatglm
architecturesChatGLMModel
add_bias_linearfalse
add_qkv_biastrue
apply_query_key_layer_scalingtrue
apply_residual_connection_post_layernormfalse
attention_dropout0
attention_softmax_in_fp32true
attn_implementationsdpa
bias_dropout_fusiontrue
ffn_hidden_size13696
fp32_residual_connectionfalse
hidden_dropout0
hidden_size4096
kv_channels128
layernorm_epsilon1.5625e-7
multi_query_attentiontrue
multi_query_group_num2
num_attention_heads32
num_layers40
original_ropetrue
padded_vocab_size151552
post_layer_normtrue
rmsnormtrue
seq_length8192
use_cachetrue
torch_dtypebfloat16
transformers_version4.44.0
tie_word_embeddingsfalse
eos_token_id151329×1 + 151336×1 + 151338×1
pad_token_id151329