experimento_resultados/arquitectura_despues.txt

LlamaForCausalLM(
  (model): LlamaModel(
    (embed_tokens): Embedding(128256, 4096)
    (layers): ModuleList(
      (0-5): 6 x LlamaDecoderLayer(
        (self_attn): LlamaSdpaAttention(
          (q_proj): BitLinear(
            in_features=4096, out_features=4096, bias=False
            (rms_norm): LlamaRMSNorm((4096,), eps=1e-06)
          )
          (k_proj): BitLinear(
            in_features=4096, out_features=4096, bias=False
            (rms_norm): LlamaRMSNorm((4096,), eps=1e-06)
          )
          (v_proj): BitLinear(
            in_features=4096, out_features=4096, bias=False
            (rms_norm): LlamaRMSNorm((4096,), eps=1e-06)
          )
          (o_proj): BitLinear(
            in_features=4096, out_features=4096, bias=False
            (rms_norm): LlamaRMSNorm((4096,), eps=1e-06)
          )
          (rotary_emb): LlamaRotaryEmbedding()
        )
        (mlp): LlamaMLP(
          (gate_proj): BitLinear(
            in_features=4096, out_features=2048, bias=False
            (rms_norm): LlamaRMSNorm((4096,), eps=1e-06)
          )
          (up_proj): BitLinear(
            in_features=4096, out_features=2048, bias=False
            (rms_norm): LlamaRMSNorm((4096,), eps=1e-06)
          )
          (down_proj): BitLinear(
            in_features=2048, out_features=4096, bias=False
            (rms_norm): LlamaRMSNorm((2048,), eps=1e-06)
          )
          (act_fn): SiLU()
        )
        (input_layernorm): Identity()
        (post_attention_layernorm): LlamaRMSNorm((4096,), eps=1e-06)
      )
    )
    (norm): LlamaRMSNorm((4096,), eps=1e-06)
    (rotary_emb): LlamaRotaryEmbedding()
  )
  (lm_head): Linear(in_features=4096, out_features=128256, bias=False)
)