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大模型Llama架构：从理论到实战

大模型Llama架构：从理论到实战 一、LLaMA模型架构 LLaMA模型的核心架构基于Transformer，但与标准的Transformer结构有所不同。它采用了前置层归一化（Pre-normalization）并使用RMSNorm归一化函数，同时激活函数更换为了SwiGLU，并使用了旋转位置嵌入（RoPE）。这些改进使得LLaMA在训练过程中更加稳定，提高了模型的性能。 二、LLaMA模型特点 LLaMA大模型具有多个显著特点，这些特点使其在自然语言处理领域具有广泛的应用前景。 高可扩展性：LLaMA旨在高度可扩展，可以训练具有数十亿甚至万亿参数的大型模型。这种可扩展性使其能够处理大量文本数据，学习复杂的语言模式。 模块化架构：LLaMA采用模块化架构，允许研究人员轻松替换或添加模型组...阅读全文

博文 2025-01-06 14:41:44 woaidaqipaiqiu1122
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博文 2023-09-19 15:30:59 xiaotu
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