Meta · 2024-07 · Densa
Llama 3.1 70B
Llama 3.1 70B è un Transformer a attention grouped-query (GQA) pubblicato da Meta nel 2024-07, con 80 strati, dimensione nascosta 8192 e una finestra di contesto di 131,072 token.
Pila di strati
Attention ×80 · Strati 80
Dati chiave
| Laboratorio | Meta |
|---|---|
| Pubblicazione | 2024-07 |
| Parametri | 70.55 mld |
| Contesto | 131,072 tokens |
| Attention | GQA (64:8) |
| Strati | 80 |
| Dim. nascosta | 8,192 |
| Teste di attention | 64 |
| Vocabolario | 128,256 |
| Codifica posizionale | RoPE |
| Normalizzazione | RMSNorm |
| Attivazione | silu |
| Precisione | bf16 |
| Classe architetturale | LlamaForCausalLM |
Panoramica dell'architettura
Attention
attention grouped-query (GQA) — 64 q-heads / 8 kv-heads. RoPE θ=500,000.
FFN / MoE
È un modello denso: tutti i 70.55 milioni di parametri partecipano al calcolo di ogni token.
Confronto campo per campo
Confronto con il modello precedente dello stesso laboratorio; in assenza, col modello strutturalmente più vicino. La colonna rapporto = questo modello ÷ modello di confronto.
Confronto completo con il predecessore Llama 2 70B
| Modello | Llama 3.1 70B | Llama 2 70B | Rapporto |
|---|---|---|---|
| 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 | ＝ |
Architetture più simili
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I valori di similarità vanno da 0 (nessuna caratteristica categoriale condivisa) a 1 (profili identici).
Campi grezzi del config.json
23 campi
| architectures | LlamaForCausalLM |
|---|---|
| attention_bias | false |
| attention_dropout | 0 |
| bos_token_id | 128000 |
| eos_token_id | 128001×1 + 128008×1 + 128009×1 |
| hidden_act | silu |
| hidden_size | 8192 |
| initializer_range | 0.02 |
| intermediate_size | 28672 |
| max_position_embeddings | 131072 |
| mlp_bias | false |
| model_type | llama |
| num_attention_heads | 64 |
| num_hidden_layers | 80 |
| num_key_value_heads | 8 |
| pretraining_tp | 1 |
| rms_norm_eps | 0.00001 |
| rope_theta | 500000 |
| tie_word_embeddings | false |
| torch_dtype | bfloat16 |
| transformers_version | 4.42.3 |
| use_cache | true |
| vocab_size | 128256 |