Meta · 2024-07 · Densa

Llama 3.1 8B

Llama 3.1 8B è un Transformer a attention grouped-query (GQA) pubblicato da Meta nel 2024-07, con 32 strati, dimensione nascosta 4096 e una finestra di contesto di 131,072 token.

Pila di strati

Attention ×32 · Strati 32

Dati chiave

LaboratorioMeta
Pubblicazione2024-07
Parametri8.03 mld
Contesto131,072 tokens
AttentionGQA (32:8)
Strati32
Dim. nascosta4,096
Teste di attention32
Vocabolario128,256
Codifica posizionaleRoPE
NormalizzazioneRMSNorm
Attivazionesilu
Precisionebf16
Classe architetturaleLlamaForCausalLM

Panoramica dell'architettura

t₁ t₂ t₃ t₄ token di ingresso Embedding · Vocabolario 128,256 → Dim. nascosta 4,096 Q1 Q2 Q3 Qn KV1 KV2 KV3 KVn Teste di attention 32 Teste KV 8 head dim 128 · RoPE FFN · SwiGLU Dim. FFN 14,336 × 32 blocco transformer Attention FFN / MoE RMSNorm pre-norm Normalizzazione finale · RMSNorm LM head → Vocabolario 128,256 p p p → token successivo Codifica posizionale RoPE Precisione BF16 Contesto 128K tok
Disegnato dal config.json distribuito · 32 strati / larghezza 4,096 / contesto 131,072. Schema originale di questo atlante.

Attention

attention grouped-query (GQA) — 32 q-heads / 8 kv-heads. RoPE θ=500,000.

FFN / MoE

È un modello denso: tutti i 8.03 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 3.1 70B
ModelloLlama 3.1 8BLlama 3.1 70BRapporto
model_typellamallama
architecturesLlamaForCausalLMLlamaForCausalLM
hidden_size40968192×0.500
num_hidden_layers3280×0.400
num_attention_heads3264×0.500
num_key_value_heads88≈1
head_dim128
intermediate_size1433628672×0.500
hidden_actsilusilu
rope_theta500000500000≈1
max_position_embeddings131072131072≈1
rms_norm_eps0.000010.00001≈1
vocab_size128256128256≈1
torch_dtypebfloat16bfloat16
_name_or_pathmeta-llama/meta-Llama-3.1-8B-Instruct
attention_biasfalsefalse
attention_dropout00
bos_token_id128000128000≈1
eos_token_id128009128001×1 + 128008×1 + 128009×1
initializer_range0.020.02≈1
mlp_biasfalsefalse
pad_token_id128004
pretraining_tp11≈1
tie_word_embeddingsfalsefalse
transformers_version4.49.0.dev04.42.3
unsloth_fixedtrue

Architetture più simili

I valori di similarità vanno da 0 (nessuna caratteristica categoriale condivisa) a 1 (profili identici).

Campi grezzi del config.json

27 campi
_name_or_pathmeta-llama/meta-Llama-3.1-8B-Instruct
architecturesLlamaForCausalLM
attention_biasfalse
attention_dropout0
bos_token_id128000
eos_token_id128009
head_dim128
hidden_actsilu
hidden_size4096
initializer_range0.02
intermediate_size14336
max_position_embeddings131072
mlp_biasfalse
model_typellama
num_attention_heads32
num_hidden_layers32
num_key_value_heads8
pad_token_id128004
pretraining_tp1
rms_norm_eps0.00001
rope_theta500000
tie_word_embeddingsfalse
torch_dtypebfloat16
transformers_version4.49.0.dev0
unsloth_fixedtrue
use_cachetrue
vocab_size128256