Meta · 2023-02 · 稠密

LLaMA 1 7B

LLaMA 1 7B 是 Meta 於 2023-02 發布的 多頭注意力(MHA) Transformer,共 32 層,隱藏維度 4096,上下文視窗 2,048 個 token。

層堆疊

注意力 ×32 · 層數 32

關鍵參數

實驗室Meta
發布時間2023-02
總參數6.74 B
上下文2,048 tokens
注意力MHA (32:32)
層數32
隱藏維度4,096
注意力頭32
詞表32,000
位置編碼learned/absolute
正規化RMSNorm
激活函數silu
訓練精度
架構類別LlamaForCausalLM

架構概覽

t₁ t₂ t₃ t₄ 輸入 token Embedding · 詞表 32,000 → 隱藏維度 4,096 Q1 Q2 Q3 Qn KV1 KV2 KV3 KVn 注意力頭 32 KV 頭 32 head dim 128 · learned/absolute FFN · SwiGLU FFN 維度 11,008 × 32 Transformer 块 注意力 前饋 / MoE RMSNorm pre-norm 最終正規化 · RMSNorm LM head → 詞表 32,000 p p p → 下一 token 位置編碼 learned/absolute 訓練精度 上下文 2K tok
依據隨權重發布的 config.json 繪製 · 32 層 / 寬 4,096 / 上下文 2,048。本圖為本站原創示意圖。

注意力

多頭注意力(MHA) — 32 q-heads / 32 kv-heads.

前饋 / MoE

它是稠密模型:全部 6.74B 參數都參與每個 token 的計算。

欄位級對比

對比對象為同實驗室的上一代模型;無前代時取結構最相似的模型。倍數欄 = 本模型數值 ÷ 對比模型數值。

與最相似 DeepSeek-Coder 6.7B 的全欄位對比
模型LLaMA 1 7BDeepSeek-Coder 6.7B倍數
model_typellamallama
architecturesLlamaForCausalLMLlamaForCausalLM
hidden_size40964096≈1
num_hidden_layers3232≈1
num_attention_heads3232≈1
num_key_value_heads32
intermediate_size1100811008≈1
hidden_actsilusilu
rope_theta100000
max_position_embeddings204816384×0.125
rms_norm_eps0.0000010.000001≈1
vocab_size3200032256×0.992
torch_dtypefloat16bfloat16
_name_or_path/home/sgugger/tmp/llama/llama-7b/
bos_token_id132013×0.000
eos_token_id232014×0.000
initializer_range0.020.02≈1
max_sequence_length2048
pad_token_id0
tie_word_embeddingsfalsefalse
transformers_version4.28.0.dev04.34.1
use_cachetruetrue

結構最相似的模型

相似度取值範圍 0(無共同類別特徵)到 1(結構輪廓完全一致)。

原始 config 欄位

20 個欄位
_name_or_path/home/sgugger/tmp/llama/llama-7b/
architecturesLlamaForCausalLM
bos_token_id1
eos_token_id2
hidden_actsilu
hidden_size4096
initializer_range0.02
intermediate_size11008
max_position_embeddings2048
max_sequence_length2048
model_typellama
num_attention_heads32
num_hidden_layers32
pad_token_id0
rms_norm_eps0.000001
tie_word_embeddingsfalse
torch_dtypefloat16
transformers_version4.28.0.dev0
use_cachetrue
vocab_size32000