DeepSeek · 2023-11 · 덴스
DeepSeek LLM 7B
DeepSeek LLM 7B은(는) DeepSeek가 2023-11에 공개한 멀티헤드 어텐션(MHA) Transformer로, 30개 층, 은닉 차원 4096, 컨텍스트 길이 4,096 토큰을 갖습니다.
레이어 스택
어텐션 ×30 · 레이어 수 30
핵심 사양
| 연구소 | DeepSeek |
|---|---|
| 공개일 | 2023-11 |
| 총 파라미터 | 5.9 B |
| 컨텍스트 | 4,096 tokens |
| 어텐션 | MHA (32:32) |
| 레이어 수 | 30 |
| 은닉 차원 | 4,096 |
| 어텐션 헤드 | 32 |
| 어휘 크기 | 102,400 |
| 위치 인코딩 | RoPE |
| 정규화 | RMSNorm |
| 활성화 함수 | silu |
| 학습 정밀도 | bf16 |
| 아키텍처 클래스 | LlamaForCausalLM |
아키텍처 개요
어텐션
멀티헤드 어텐션(MHA) — 32 q-heads / 32 kv-heads. RoPE θ=10,000.
FFN / MoE
덴스 모델로, 전체 5.9B 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.
이전 세대 DeepSeek-Coder 6.7B과의 전 필드 비교
| 모델 | DeepSeek LLM 7B | DeepSeek-Coder 6.7B | 배수 |
|---|---|---|---|
| model_type | llama | llama | ＝ |
| architectures | LlamaForCausalLM | LlamaForCausalLM | ＝ |
| hidden_size | 4096 | 4096 | ≈1 |
| num_hidden_layers | 30 | 32 | ×0.938 |
| num_attention_heads | 32 | 32 | ≈1 |
| num_key_value_heads | 32 | 32 | ≈1 |
| intermediate_size | 11008 | 11008 | ≈1 |
| hidden_act | silu | silu | ＝ |
| rope_theta | 10000 | 100000 | ×0.100 |
| max_position_embeddings | 4096 | 16384 | ×0.250 |
| rms_norm_eps | 0.000001 | 0.000001 | ≈1 |
| vocab_size | 102400 | 32256 | ×3.17 |
| torch_dtype | bfloat16 | bfloat16 | ＝ |
| bos_token_id | 1 | 32013 | ×0.000 |
| eos_token_id | 2 | 32014 | ×0.000 |
| initializer_range | 0.02 | 0.02 | ≈1 |
| pretraining_tp | 1 | 1 | ≈1 |
| tie_word_embeddings | false | false | ＝ |
| transformers_version | 4.33.1 | 4.34.1 | ≠ |
| use_cache | true | true | ＝ |
구조가 가장 유사한 모델
- DeepSeek-Coder 6.7B (DeepSeek, 2023-11) 0.999
- Qwen1.5 7B (Qwen, 2024-02) 0.998
- LLaMA 1 7B (Meta, 2023-02) 0.882
- DeepSeekMoE 16B (DeepSeek, 2024-01) 0.874
- Qwen3 8B (Qwen, 2025-04) 0.782
- Hunyuan 7B (Hunyuan, 2025-08) 0.782
유사도는 0(공통 범주 특징 없음)에서 1(구조 프로파일 완전 일치) 사이의 값입니다.
config.json 전체 필드
20 개 필드
| architectures | LlamaForCausalLM |
|---|---|
| bos_token_id | 1 |
| eos_token_id | 2 |
| hidden_act | silu |
| hidden_size | 4096 |
| initializer_range | 0.02 |
| intermediate_size | 11008 |
| max_position_embeddings | 4096 |
| model_type | llama |
| num_attention_heads | 32 |
| num_hidden_layers | 30 |
| num_key_value_heads | 32 |
| pretraining_tp | 1 |
| rms_norm_eps | 0.000001 |
| rope_theta | 10000 |
| tie_word_embeddings | false |
| torch_dtype | bfloat16 |
| transformers_version | 4.33.1 |
| use_cache | true |
| vocab_size | 102400 |