它接受一个LlamaConfig类型的参数config,用于配置模型的各种参数。在构造函数中,它首先调用了父类LlamaPreTrainedModel的构造函数,然后: 设置了模型的两个属性:padding_idx(用于指定填充标记的索引),vocab_size(词汇表的大小); 初始化了模型的嵌入层、解码器层、归一化层: 嵌入层(nn.Embedding):模型使用嵌入层将...
Llama 架构:本文模型架构主要基于 Llama,使用 RMSNorm、SwiGLU 激活函数和旋转位置编码 RoPE。具体而言,按照[21][22]的实现,在模型的每一层使用 2D RoPE。不使用 AdaLN 的技术来保持我们的结构与 LLM 相同。 Class-conditional image generation:class embedding 是由一组可学习的嵌入索引用作预填充 token embeddin...
• 多个重复的Block,每个Block包含RMSNorm层、RotaryEmbedding层、Attention Layer和MLP层。 • 输出线性层,将隐藏状态转换为输出。 通过这种结构,模型能够逐层处理输入数据,并逐步生成最终的预测结果。 整个过程之后,我们需要验证模型构建的正确性。...
在大模型 + OLAP 架构方案中,目前经典方案如下图所示,大模型充当中间层将用户输入的自然语言转化为 SQL 执行语句,OLAP 作为底层存储和数据处理的引擎,负责接受和执行从大模型发送过来的 SQL 语句,对数据进行预聚合、多维分析等操作,满足大规模数据集的查询分析需求。 然而,这种架构在实际落地过程中也面临一定挑战,例...
为了使模型训练更加稳定,LLaMA在Transformer层的输入端采用了前置RMSNorm归一化函数。RMSNorm是均值为0时LayerNorm的特例,它舍弃了均值的影响,使得计算变得简单,从而加快了模型训练和推理效率。 2. 旋转位置编码RoPE LLaMA采用了旋转位置编码(Rotary Position Embedding, RoPE)来引入位置信息。RoPE的思想是找到一个变换将...
然后我们还可以在LlamaIndex框架中去替换所使用的向量化的模型。 具体的替换方法可以参考上面的代码。 比如说这里我们用了text-embedding-3-small这个向量化模型进行替换他原来支持的默认的向量化模型,并且 然后我们给指定的这个text-embedding-3-small向量化模型,在对内容进行向量化的时候,使用512维进行向量化.。
为了更好的迁移LLaMA-2原有的能力，实现从原有LLaMA-2到中文LLaMA-2能力的快速迁移，Colossal-AI团队利用原有的LLaMA-2的权重，对新的embedding进行均值初始化。如此一来，既保证了新初始化的模型在初始状态下，英文能力不受影响，又可以尽可能的无缝迁移英文能力到中文上。数据构建 为了更大程度的降低训练的成本，...
Embedding Layer Norm 在第一个嵌入层之后立即使用,以避免训练不稳定。 使用了 25 万个标记的词汇表。 使用字节级 BPE。 这样,标记化永远不会产生未知标记 两个全连接层: GPT GPT 使用 Transformer 的 Decoder 结构,并对 Transformer Decoder 进行了一些改动,原本的 Decoder 包含了两个 Multi-Head Attention 结构...
LLaMA使用了旋转位置嵌入(Rotary Positional Embedding, RoPE)来替代传统的绝对位置编码。RoPE的核心思想是通过使用复数的几何操作(旋转)将位置编码引入查询(q)和键(k)中,实现相对位置编码的效果。这种方法能够处理更长的序列并捕捉相对位置信息,特别适合在大规模自然语言模型中应用。RoPE的使用使得LLaMA能够更好地理解输...
首先是定义我们自己的模型。由于 LLaMA 3 的架构早就集成于 transformers 库中,因此我们可以直接用 AutoConfig 初始化一个模型配置,传入参数 model_type='llama' 即可。 架构确定了,那么现在来探讨一下模型具体参数,比如隐藏层大小、隐藏层数等等。我们先来看看 TinyStories 原工作的实验结果: ...