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pipeline_tag: text-generation
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- mlx
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# Modelo Zion 1.0


- **Developed by:** Next AI Solutions.
- **Model type:** 9B  transfomer LLM.

### Model Description

O Zion 1.0 utiliza uma arquitetura Transformer densa e padrão:
- Utilizamos a atenção de consulta agrupada (GQA) com 8 cabeças de chave-valor, pois demonstrou aumentar a velocidade no momento da inferência, mantendo o desempenho a jusante.
- Realizamos a normalização pré-camada, pois melhora a estabilidade do treinamento, e utilizamos o RMSNorm, que é mais rápido.
- Utilizamos a função de ativação SwiGLU, pois demonstrou levar a bons resultados em tarefas a jusante.
- Utilizamos incorporações posicionais rotativas (RoPE) em todas as camadas, pois demonstraram levar a bons desempenhos, permitindo a extensão do comprimento do contexto.

Para o pré-treinamento, utilizamos quatro Mac Studio M4 128, treinando o modelo com um tamanho de lote constante de 2.800 sequências, o que corresponde a aproximadamente 12 milhões de tokens, utilizando o otimizador Adam e precisão BF16.
Aqui está um resumo dos hiperparâmetros do modelo:
| | |
|--------------------------------------|----------------------|
| Comprimento da Sequência | 4.096 |
| Número de Camadas | 42 |
| Tamanho de Incorporação | 4.096 |
| Tamanho Oculto FFN | 12.288 |
| Número de Cabeças | 32 |
| Número de Cabeças KV (GQA) | 8 |
| Função de Ativação | SwiGLU |
| Codificações de Posição | RoPE (\Theta=10.000) |
| Norma da Camada | RMSNorm |
| Incorporações Amarradas | Não |
| Parâmetros de Incorporação | 0,524B |
| Parâmetros da Cabeça LM | 0,524B |
| Parâmetros Não Incorporantes | 8,105B |
| Parâmetros Totais | 9,154B |