國(guó)內(nèi)外30個(gè)熱門大模型架構(gòu)的信息匯總

LLM 架構(gòu)配置

注意

1.RoPE指的是RoPE家族的位置編碼，經(jīng)過(guò)了XPos，線性內(nèi)插，NTK-Aware Scaled RoPE和dynamic NTK等若干次進(jìn)化，故上表中提及的RoPE并不一定是完全相同的位置編碼方法。

2.模型類型中若含有MoE，表示該系列的模型中存在使用MoE架構(gòu)的模型，而并非是所有模型使用MoE架構(gòu)。

3.所有的模型架構(gòu)配置信息來(lái)源于 Hugging Face，Model Scope 以及 GitHub 的具體實(shí)現(xiàn)，具體鏈接已在表格中提供，于2024年4月收集，若不符合相關(guān)論文中的描述，請(qǐng)讀者諒解。

4.即使某些LLM使用了相同的配置信息，其內(nèi)部架構(gòu)也可能不同。

統(tǒng)計(jì)圖表

模型架構(gòu)

注意力機(jī)制

位置編碼

激活函數(shù)

歸一化

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其他資源

AGIDreamFactory 項(xiàng)目：https://github.com/mannaandpoem/AGIDreamFactory

知識(shí)星球：https://articles.zsxq.com/id_0dwcztn0ceri.html

參考

1. Models - Hugging Face

2. 模型庫(kù)首頁(yè) · 魔搭社區(qū) (modelscope.cn)

3. huggingface/transformers: ?? Transformers: State-of-the-art Machine Learning for Pytorch, TensorFlow, and JAX. (github.com)