GLM · 2024-06 · Dense

GLM-4 9B

GLM-4 9B est un Transformer à attention groupée (GQA) publié par GLM en 2024-06, avec 40 couches, une dimension cachée de 4096 et une fenêtre de contexte de 8,192 tokens.

Pile de couches

Attention ×40 · Couches 40

Faits clés

LaboratoireGLM
Publication2024-06
Paramètres9.4 Md
Contexte8,192 tokens
AttentionGQA (32:2)
Couches40
Dimension cachée4,096
Têtes d'attention32
Vocabulaire
Encodage positionnel
Normalisation
Activation
Précisionbf16
Classe d'architectureChatGLMModel

Vue d'ensemble de l'architecture

t₁ t₂ t₃ t₄ tokens d’entrée Embedding · Vocabulaire — → Dimension cachée 4,096 Q1 Q2 Q3 Qn KV1 KV2 Têtes d'attention 32 Têtes KV 2 head dim 128 · FFN · Dim. FFN 13,696 × 40 bloc transformer Attention FFN / MoE pre-norm Norme finale · LM head → Vocabulaire — p p p → token suivant Encodage positionnel Précision BF16 Contexte 8K tok
Dessiné d’après le config.json livré · 40 couches / largeur 4,096 / contexte 8,192. Schéma original de cet atlas.

Attention

attention groupée (GQA) — 32 q-heads / 2 kv-heads.

FFN / MoE

C’est un modèle dense : la totalité des 9.4Md de paramètres participe au calcul de chaque token.

Comparaison champ à champ

Comparé au modèle précédent du même labo ; à défaut, au modèle structurellement le plus proche. La colonne ratio = ce modèle ÷ le modèle comparé.

Comparaison complète avec le prédécesseur ChatGLM3 6B
ModèleGLM-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

Architectures les plus proches

La similarité varie de 0 (aucune caractéristique catégorielle commune) à 1 (profils identiques).

Champs bruts du config.json

32 champs
_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