llama: 模型结构的变动主要是体现在GQA和FFN缩放上 MHA改成GQA:整体参数量会有减少 FFN模块矩阵维度有扩充:增强泛化能力,整体参数量增加 参数变化,具体可见最后参数量计算。 1.3.训练预料库 llama在与训练阶段,使用的全都是开源的语料,这也是其最大优势,方便后人复现和验证。 llama的训练预料来源: 在llama2的训练...
llama2结构 Llama2结构是一种结合了编码器-解码器(Encoder-Decoder)与注意力机制(Attention)以及多任务学习(Multi-task Learning)的神经网络结构。Llama2结构主要用于学习短语表示,通过训练神经网络来学习如何将输入序列映射为对应的短语表示。 Llama2结构与Llama结构基本一致,主要的区别在于Llama2结构中使用了多任务学习...
标准结构目前有很多大模型,结构都大同小异,但都有略微的区别,在深入探讨LLaMA之前,我们先来回顾一下GPT的标准结构。GPT模型主要由以下几个部分组成: 1. 嵌入层:将输入的文本数据转换为向量表示。2. 位置编码…
LLaMA(Large Language Model Meta AI)是Meta(前身为Facebook)开发的自然语言处理模型家族之一,LLaMA 2作为其最新版本,展示了在语言理解和生成方面的显著进步。 LLaMA 2基于Transformer架构,采用预训练和微调相结合的策略。预训练阶段,模型在大规模无监督文本数据上进行训练,以学习语言的基础结构和模式。微调阶段,模型在...
Llama2 结构是基于分布式内存的计算机处理架构,它采用了多层次的存储结构来提高数据处理的效率。Llama2 结构的核心是一个主内存,它由多个存储节点组成,每个节点都有自己的存储单元和处理单元。在 Llama2 结构中,数据被分割成多个块,并分布在不同的存储节点上。当需要进行计算时,计算任务会被分发到各个存储节点上的处...
通过对LLM-Transformer、LLaMA2和LoRa的详细解析,我们可以发现这些技术在各自领域内具有独特的优势和应用价值。在实际应用中,我们可以根据具体需求选择合适的技术和方案。例如,在处理自然语言处理任务时,可以考虑采用LLM-Transformer模型来提高模型的表达能力和泛化能力;在建筑领域,可以考虑采用LLaMA2结构来减轻建筑物的自重、...
Llama2 模型在处理自然语言任务时,例如文本分类、机器翻译和情感分析等,具有出色的性能和效率。 2.Llama2 模型的基本结构 Llama2 模型采用了一种基于 Transformer 的架构,Transformer 是一种基于自注意力机制的神经网络结构,可以在处理长序列数据时保持全局上下文信息。Llama2 模型由多个编码器和解码器组成,编码器用于...
提示词的结构很重要,需要和训练时所使用的提示词结构匹配。如果使用了与训练时不同的提示词结构,那么 Llama 模型可能会产生奇怪的结果。 llama-2 聊天模式下,系统提示词和用户提示词的结构为: [INST] <<SYS>> {{ system_prompt }} <</SYS>> {{ ...
llama和llama2在模型结构了基本一致,llama2结构如下图左半部分,llama共用了32个Decoder层。 其中每个decoder层如下图右半部分所示,主要是将transformer中的LayerNorm换成了RMSNorm,Multi-Head Attention换成了GQA(llama是MQA),postionnal换成了RotatyEmbedding(RoPE相对位置编码)。
编码器是llama2 模型结构的主要部分,它负责将输入序列编码为连续的向量表示。编码器主要包括词嵌入、位置编码和多层卷积。 1.词嵌入:词嵌入将输入序列中的每个单词转换为固定长度的向量。常用的词嵌入方法有 Word2Vec、GloVe 等。 2.位置编码:位置编码负责将每个单词的位置信息加入到词向量中,以便模型了解单词的顺序...