Qwen · 2024-09 · Densa

Qwen2.5 72B

Qwen2.5 72B è un Transformer a attention grouped-query (GQA) pubblicato da Qwen nel 2024-09, con 80 strati, dimensione nascosta 8192 e una finestra di contesto di 32,768 token.

Pila di strati

Attention ×80 · Strati 80

Dati chiave

LaboratorioQwen
Pubblicazione2024-09
Parametri71.4 mld
Contesto32,768 tokens
AttentionGQA (64:8)
Strati80
Dim. nascosta8,192
Teste di attention64
Vocabolario152,064
Codifica posizionaleRoPE
NormalizzazioneRMSNorm
Attivazionesilu
Precisionebf16
Classe architetturaleQwen2ForCausalLM

Panoramica dell'architettura

t₁ t₂ t₃ t₄ token di ingresso Embedding · Vocabolario 152,064 → Dim. nascosta 8,192 Q1 Q2 Q3 Qn KV1 KV2 KV3 KVn Teste di attention 64 Teste KV 8 head dim 128 · RoPE FFN · SwiGLU Dim. FFN 29,568 × 80 blocco transformer Attention FFN / MoE RMSNorm pre-norm Normalizzazione finale · RMSNorm LM head → Vocabolario 152,064 p p p → token successivo Codifica posizionale RoPE Precisione BF16 Contesto 32K tok
Disegnato dal config.json distribuito · 80 strati / larghezza 8,192 / contesto 32,768. Schema originale di questo atlante.

Attention

attention grouped-query (GQA) — 64 q-heads / 8 kv-heads. RoPE θ=1,000,000.

FFN / MoE

È un modello denso: tutti i 71.4 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 Qwen2 72B
ModelloQwen2.5 72BQwen2 72BRapporto
model_typeqwen2qwen2
architecturesQwen2ForCausalLMQwen2ForCausalLM
hidden_size81928192≈1
num_hidden_layers8080≈1
num_attention_heads6464≈1
num_key_value_heads88≈1
intermediate_size2956829568≈1
hidden_actsilusilu
rope_theta10000001000000≈1
max_position_embeddings3276832768≈1
sliding_window131072131072≈1
rms_norm_eps0.0000010.000001≈1
vocab_size152064152064≈1
torch_dtypebfloat16bfloat16
attention_dropout00
bos_token_id151643151643≈1
eos_token_id151645151645≈1
initializer_range0.020.02≈1
max_window_layers7080×0.875
tie_word_embeddingsfalsefalse
transformers_version4.43.14.40.1
use_cachetruetrue
use_sliding_windowfalsefalse

Architetture più simili

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

Campi grezzi del config.json

23 campi
architecturesQwen2ForCausalLM
attention_dropout0
bos_token_id151643
eos_token_id151645
hidden_actsilu
hidden_size8192
initializer_range0.02
intermediate_size29568
max_position_embeddings32768
max_window_layers70
model_typeqwen2
num_attention_heads64
num_hidden_layers80
num_key_value_heads8
rms_norm_eps0.000001
rope_theta1000000
sliding_window131072
tie_word_embeddingsfalse
torch_dtypebfloat16
transformers_version4.43.1
use_cachetrue
use_sliding_windowfalse
vocab_size152064