Qwen · 2024-09 · Dense
Qwen2.5 72B
Qwen2.5 72B est un Transformer à attention groupée (GQA) publié par Qwen en 2024-09, avec 80 couches, une dimension cachée de 8192 et une fenêtre de contexte de 32,768 tokens.
Pile de couches
Attention ×80 · Couches 80
Faits clés
| Laboratoire | Qwen |
|---|---|
| Publication | 2024-09 |
| Paramètres | 71.4 Md |
| Contexte | 32,768 tokens |
| Attention | GQA (64:8) |
| Couches | 80 |
| Dimension cachée | 8,192 |
| Têtes d'attention | 64 |
| Vocabulaire | 152,064 |
| Encodage positionnel | RoPE |
| Normalisation | RMSNorm |
| Activation | silu |
| Précision | bf16 |
| Classe d'architecture | Qwen2ForCausalLM |
Vue d'ensemble de l'architecture
Attention
attention groupée (GQA) — 64 q-heads / 8 kv-heads. RoPE θ=1,000,000.
FFN / MoE
C’est un modèle dense : la totalité des 71.4Md 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 Qwen2 72B
| Modèle | Qwen2.5 72B | Qwen2 72B | Ratio |
|---|---|---|---|
| model_type | qwen2 | qwen2 | ＝ |
| architectures | Qwen2ForCausalLM | Qwen2ForCausalLM | ＝ |
| 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 | 29568 | 29568 | ≈1 |
| hidden_act | silu | silu | ＝ |
| rope_theta | 1000000 | 1000000 | ≈1 |
| max_position_embeddings | 32768 | 32768 | ≈1 |
| sliding_window | 131072 | 131072 | ≈1 |
| rms_norm_eps | 0.000001 | 0.000001 | ≈1 |
| vocab_size | 152064 | 152064 | ≈1 |
| torch_dtype | bfloat16 | bfloat16 | ＝ |
| attention_dropout | 0 | 0 | ＝ |
| bos_token_id | 151643 | 151643 | ≈1 |
| eos_token_id | 151645 | 151645 | ≈1 |
| initializer_range | 0.02 | 0.02 | ≈1 |
| max_window_layers | 70 | 80 | ×0.875 |
| tie_word_embeddings | false | false | ＝ |
| transformers_version | 4.43.1 | 4.40.1 | ≠ |
| use_cache | true | true | ＝ |
| use_sliding_window | false | false | ＝ |
Architectures les plus proches
- Qwen2 72B (Qwen, 2024-06) 1.000
- Llama 3.1 70B (Meta, 2024-07) 0.999
- Qwen3 32B (Qwen, 2025-04) 0.995
- Qwen3.6 27B (Qwen, 2026-04) 0.992
- Qwen3.8 27B (Qwen, 2026-08) 0.992
- Qwen3 8B (Qwen, 2025-04) 0.977
La similarité varie de 0 (aucune caractéristique catégorielle commune) à 1 (profils identiques).
Champs bruts du config.json
23 champs
| architectures | Qwen2ForCausalLM |
|---|---|
| attention_dropout | 0 |
| bos_token_id | 151643 |
| eos_token_id | 151645 |
| hidden_act | silu |
| hidden_size | 8192 |
| initializer_range | 0.02 |
| intermediate_size | 29568 |
| max_position_embeddings | 32768 |
| max_window_layers | 70 |
| model_type | qwen2 |
| num_attention_heads | 64 |
| num_hidden_layers | 80 |
| num_key_value_heads | 8 |
| rms_norm_eps | 0.000001 |
| rope_theta | 1000000 |
| sliding_window | 131072 |
| tie_word_embeddings | false |
| torch_dtype | bfloat16 |
| transformers_version | 4.43.1 |
| use_cache | true |
| use_sliding_window | false |
| vocab_size | 152064 |