Meta · 2024-07 · 稠密

Llama 3.1 70B

Llama 3.1 70B 是 Meta 於 2024-07 發布的 分組查詢注意力(GQA) Transformer,共 80 層,隱藏維度 8192,上下文視窗 131,072 個 token。

層堆疊

注意力 ×80 · 層數 80

關鍵參數

實驗室Meta
發布時間2024-07
總參數70.55 B
上下文131,072 tokens
注意力GQA (64:8)
層數80
隱藏維度8,192
注意力頭64
詞表128,256
位置編碼RoPE
正規化RMSNorm
激活函數silu
訓練精度bf16
架構類別LlamaForCausalLM

架構概覽

t₁ t₂ t₃ t₄ 輸入 token Embedding · 詞表 128,256 → 隱藏維度 8,192 Q1 Q2 Q3 Qn KV1 KV2 KV3 KVn 注意力頭 64 KV 頭 8 head dim 128 · RoPE FFN · SwiGLU FFN 維度 28,672 × 80 Transformer 块 注意力 前饋 / MoE RMSNorm pre-norm 最終正規化 · RMSNorm LM head → 詞表 128,256 p p p → 下一 token 位置編碼 RoPE 訓練精度 BF16 上下文 128K tok
依據隨權重發布的 config.json 繪製 · 80 層 / 寬 8,192 / 上下文 131,072。本圖為本站原創示意圖。

注意力

分組查詢注意力(GQA) — 64 q-heads / 8 kv-heads. RoPE θ=500,000.

前饋 / MoE

它是稠密模型:全部 70.55B 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。

與前代 Llama 2 70B 的全欄位對比
模型Llama 3.1 70BLlama 2 70B倍數
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

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

23 個欄位
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