根据搜索结果，TinyLlama-1.1B和Baichuan2-7B模型在结构上的主要区别如下：

  1. 位置编码：

    • Baichuan2-7B：采用了Rotary Positional Embedding（RoPE）。
    • TinyLlama-1.1B：同样使用了RoPE作为位置编码。

  2. 激活函数和归一化：

    • Baichuan2-7B：使用了SwiGLU激活函数，并且由于SwiGLU是一个双线性层，引入了额外的参数矩阵，因此将隐层尺寸从4倍减少到了8/3倍，并四舍五入为128的倍数。
    • TinyLlama-1.1B：也使用了SwiGLU激活函数和RMSNorm归一化。

  3. 注意力机制：

    • Baichuan2-7B：采用了由xFormers2实现的内存高效注意力机制。
    • TinyLlama-1.1B：使用了Grouped-query Attention，有32个query attention头和4组key-value头。

  4. 模型架构：

    • Baichuan2-7B：隐藏层维度为4096，层数为32，注意力头数为32，词表大小为125696。
    • TinyLlama-1.1B：使用了Llama 2的模型架构，具体参数未详细说明，但提到了有32个query attention头和4组key-value头。

  5. Tokenizer：

    • Baichuan2-7B：词汇量从Baichuan1的64,000个扩大到了125,696个。
    • TinyLlama-1.1B：使用了Llama的tokenizer处理数据。

  6. 优化技术：

    • Baichuan2-7B：使用了RMSNorm，对transformer的block输入进行了Layer Norm，并使用了AdamW优化器，对输出embedding进行了归一化。
    • TinyLlama-1.1B：采用了Fully Sharded Data Parallel、Flash Attention和xFormers等技术进行加速优化。

  7. 其他技术：

    • Baichuan2-7B：引入了最大z损失（Max-z loss）用于规范模型输出的logit值，提高训练的稳定性。
    • TinyLlama-1.1B：没有提及使用最大z损失。

这些区别体现了两个模型在设计和实现上的不同选择，这些选择影响了模型的性能、效率和适用场景。