DeepSeek · 2023-11 · 덴스

DeepSeek-Coder 6.7B

DeepSeek-Coder 6.7B은(는) DeepSeek가 2023-11에 공개한 멀티헤드 어텐션(MHA) Transformer로, 32개 층, 은닉 차원 4096, 컨텍스트 길이 16,384 토큰을 갖습니다.

레이어 스택

어텐션 ×32 · 레이어 수 32

핵심 사양

연구소DeepSeek
공개일2023-11
총 파라미터6.7 B
컨텍스트16,384 tokens
어텐션MHA (32:32)
레이어 수32
은닉 차원4,096
어텐션 헤드32
어휘 크기32,256
위치 인코딩RoPE
정규화RMSNorm
활성화 함수silu
학습 정밀도bf16
아키텍처 클래스LlamaForCausalLM

아키텍처 개요

t₁ t₂ t₃ t₄ 입력 토큰 Embedding · 어휘 크기 32,256 → 은닉 차원 4,096 Q1 Q2 Q3 Qn KV1 KV2 KV3 KVn 어텐션 헤드 32 KV 헤드 32 head dim 128 · RoPE FFN · SwiGLU FFN 차원 11,008 × 32 Transformer 블록 어텐션 FFN / MoE RMSNorm pre-norm 최종 정규화 · RMSNorm LM head → 어휘 크기 32,256 p p p → 다음 토큰 위치 인코딩 RoPE 학습 정밀도 BF16 컨텍스트 16K tok
동봉된 config.json을 바탕으로 작도 · 32층 / 은닉 4,096 / 컨텍스트 16,384. 도식은 본 사이트의 오리지널입니다.

어텐션

멀티헤드 어텐션(MHA) — 32 q-heads / 32 kv-heads. RoPE θ=100,000.

FFN / MoE

덴스 모델로, 전체 6.7B 파라미터가 모든 토큰 계산에 참여합니다.

필드 단위 비교

같은 연구소의 이전 세대 모델과 비교합니다. 없으면 구조가 가장 유사한 모델과 비교. 배수 열 = 본 모델 ÷ 비교 대상.

가장 유사한 Qwen1.5 7B과의 전 필드 비교
모델DeepSeek-Coder 6.7BQwen1.5 7B배수
model_typellamaqwen2
architecturesLlamaForCausalLMQwen2ForCausalLM
hidden_size40964096≈1
num_hidden_layers3232≈1
num_attention_heads3232≈1
num_key_value_heads3232≈1
intermediate_size1100811008≈1
hidden_actsilusilu
rope_theta1000001000000×0.100
max_position_embeddings1638432768×0.500
sliding_window32768
rms_norm_eps0.0000010.000001≈1
vocab_size32256151936×0.212
torch_dtypebfloat16bfloat16
bos_token_id32013151643×0.211
eos_token_id32014151643×0.211
initializer_range0.020.02≈1
pretraining_tp1
tie_word_embeddingsfalsefalse
transformers_version4.34.14.37.0
use_cachetruetrue

구조가 가장 유사한 모델

유사도는 0(공통 범주 특징 없음)에서 1(구조 프로파일 완전 일치) 사이의 값입니다.

config.json 전체 필드

20 개 필드
architecturesLlamaForCausalLM
bos_token_id32013
eos_token_id32014
hidden_actsilu
hidden_size4096
initializer_range0.02
intermediate_size11008
max_position_embeddings16384
model_typellama
num_attention_heads32
num_hidden_layers32
num_key_value_heads32
pretraining_tp1
rms_norm_eps0.000001
rope_theta100000
tie_word_embeddingsfalse
torch_dtypebfloat16
transformers_version4.34.1
use_cachetrue
vocab_size32256