Tensor Product Attention Is All You Need
Paper • 2501.06425 • Published • 91
这不是训练过的模型 —— 从零手写的 Qilin 架构的随机初始化权重。
10,000,002,048(10.000B) —— 与目标逐位一致(解析公式与实例化双重断言通过)。
说明:Qilin 的参数量存在 2,560 的整除格点(所有可调项均为 2560 的倍数,仅 per-head RMSNorm 24×128 + 路由 bias 24×64 ≡ 2,048 mod 2,560),因此恰好 10,000,000,000 不可达;本仓库取格点上最接近 10B 的值 10,000,002,048(偏差 +0.00000002%)。
| 组件 | 论文 |
|---|---|
| TPA-KVonly 注意力(K/V rank-4 CP 分解) | arXiv:2501.06425 |
| Partial RoPE 作用于 B factor(rotary_dim 64/128) | 官方 T6 partial-rope 变体 |
| Sandwich RMSNorm(4 norms/层)+ per-head RMSNorm | arXiv:2408.00118 |
| ReLU² FFN(2 矩阵) | arXiv:2109.08668 |
| Fine-grained MoE:64 routed top-4(inter 1100)+ 1 shared(inter 5063)+ aux-loss-free bias | arXiv:2412.19437 |
from transformers import AutoModelForCausalLM
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"zhouaz/qilin-10b-exact-random-init", trust_remote_code=True, dtype="bfloat16"
)