Qwen · 2024-06 · デンス

Qwen2 72B

Qwen2 72B は Qwen が 2024-06 に公開した グループ化クエリ注意(GQA) Transformer です。80 層、隠れ次元 8192、コンテキスト長 32,768 トークン。

層スタック

注意機構 ×80 · 層数 80

主要スペック

開発元Qwen
公開日2024-06
総パラメータ71.4 B
コンテキスト32,768 tokens
注意機構GQA (64:8)
層数80
隠れ次元8,192
注意ヘッド64
語彙数152,064
位置エンコーディングRoPE
正規化RMSNorm
活性化関数silu
学習精度bf16
アーキテクチャクラスQwen2ForCausalLM

アーキテクチャ概要

t₁ t₂ t₃ t₄ 入力トークン Embedding · 語彙数 152,064 → 隠れ次元 8,192 Q1 Q2 Q3 Qn KV1 KV2 KV3 KVn 注意ヘッド 64 KVヘッド 8 head dim 128 · RoPE FFN · SwiGLU FFN次元 29,568 × 80 Transformer ブロック 注意機構 FFN / MoE RMSNorm pre-norm 最終正規化 · RMSNorm LM head → 語彙数 152,064 p p p → 次のトークン 位置エンコーディング RoPE 学習精度 BF16 コンテキスト 32K tok
同梱の config.json に基づき作図 · 80 層 / 隠れ次元 8,192 / コンテキスト 32,768。図は本サイトのオリジナルです。

注意機構

グループ化クエリ注意(GQA) — 64 q-heads / 8 kv-heads. RoPE θ=1,000,000.

FFN / MoE

デンスモデルであり、全 71.4B のパラメータがすべてのトークンの計算に参加します。

フィールド単位の比較

同一開発元の前世代モデルと比較します。前世代がない場合は構造最相似モデルと比較。倍数欄 = 本モデル ÷ 比較対象。

前世代 Qwen1.5 7B との全フィールド比較
モデルQwen2 72BQwen1.5 7B倍数
model_typeqwen2qwen2
architecturesQwen2ForCausalLMQwen2ForCausalLM
hidden_size81924096×2.00
num_hidden_layers8032×2.50
num_attention_heads6432×2.00
num_key_value_heads832×0.250
intermediate_size2956811008×2.69
hidden_actsilusilu
rope_theta10000001000000≈1
max_position_embeddings3276832768≈1
sliding_window13107232768×4.00
rms_norm_eps0.0000010.000001≈1
vocab_size152064151936≈1
torch_dtypebfloat16bfloat16
attention_dropout00
bos_token_id151643151643≈1
eos_token_id151645151643≈1
initializer_range0.020.02≈1
max_window_layers8028×2.86
tie_word_embeddingsfalsefalse
transformers_version4.40.14.37.0
use_cachetruetrue
use_sliding_windowfalsefalse

構造が最も近いモデル

類似度は 0(共通のカテゴリ特徴なし)から 1(構造プロファイルが完全に一致)の範囲です。

config.json の全フィールド

23 フィールド
architecturesQwen2ForCausalLM
attention_dropout0
bos_token_id151643
eos_token_id151645
hidden_actsilu
hidden_size8192
initializer_range0.02
intermediate_size29568
max_position_embeddings32768
max_window_layers80
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_version4.40.1
use_cachetrue
use_sliding_windowfalse
vocab_size152064