Meta · 2024-07 · 稠密

Llama 3.1 70B

Llama 3.1 70B 是 Meta 于 2024-07 发布的 分组查询注意力(GQA) Transformer,共 80 层,隐藏维度 8192,上下文窗口 131,072 个 token。

层堆栈

注意力 ×80 · 层数 80

关键参数

实验室Meta
发布时间2024-07
总参数70.55 B
上下文131,072 tokens
注意力GQA (64:8)
层数80
隐藏维度8,192
注意力头64
词表128,256
位置编码RoPE
归一化RMSNorm
激活函数silu
训练精度bf16
架构类名LlamaForCausalLM

架构概览

t₁ t₂ t₃ t₄ 输入 token Embedding · 词表 128,256 → 隐藏维度 8,192 Q1 Q2 Q3 Qn KV1 KV2 KV3 KVn 注意力头 64 KV 头 8 head dim 128 · RoPE FFN · SwiGLU FFN 维度 28,672 × 80 Transformer 块 注意力 前馈 / MoE RMSNorm pre-norm 最终归一化 · RMSNorm LM head → 词表 128,256 p p p → 下一 token 位置编码 RoPE 训练精度 BF16 上下文 128K tok
依据随权重发布的 config.json 绘制 · 80 层 / 宽 8,192 / 上下文 131,072。本图为本站原创示意图。

注意力

分组查询注意力(GQA) — 64 q-heads / 8 kv-heads. RoPE θ=500,000.

前馈 / MoE

它是稠密模型:全部 70.55B 参数都参与每个 token 的计算。

字段级对比

对比对象为同实验室的上一代模型;无前代时取结构最相似的模型。倍数列 = 本模型数值 ÷ 对比模型数值。

与前代 Llama 2 70B 的全字段对比
模型Llama 3.1 70BLlama 2 70B倍数
model_typellamallama
architecturesLlamaForCausalLMLlamaForCausalLM
hidden_size81928192≈1
num_hidden_layers8080≈1
num_attention_heads6464≈1
num_key_value_heads88≈1
intermediate_size2867228672≈1
hidden_actsilusilu
rope_theta500000
max_position_embeddings1310724096×32.00
rms_norm_eps0.000010.00001≈1
vocab_size12825632000×4.01
torch_dtypebfloat16float16
attention_biasfalse
attention_dropout0
bos_token_id1280001×128000.00
eos_token_id128001×1 + 128008×1 + 128009×12
initializer_range0.020.02≈1
mlp_biasfalse
pretraining_tp1
tie_word_embeddingsfalsefalse
transformers_version4.42.34.31.0.dev0
use_cachetruetrue

结构最相似的模型

相似度取值范围 0(无共同类别特征)到 1(结构画像完全一致)。

原始 config 字段

23 个字段
architecturesLlamaForCausalLM
attention_biasfalse
attention_dropout0
bos_token_id128000
eos_token_id128001×1 + 128008×1 + 128009×1
hidden_actsilu
hidden_size8192
initializer_range0.02
intermediate_size28672
max_position_embeddings131072
mlp_biasfalse
model_typellama
num_attention_heads64
num_hidden_layers80
num_key_value_heads8
pretraining_tp1
rms_norm_eps0.00001
rope_theta500000
tie_word_embeddingsfalse
torch_dtypebfloat16
transformers_version4.42.3
use_cachetrue
vocab_size128256