LLaMA模型

Meta开发的开源大语言模型

ArchitectureView - index

• Tokenizer 分词器
• 将输入文本转换为模型可以理解的 token 序列
• 使用高效的编码算法将文本分解为子词单元
• LLaMA-3 采用 128K 词表大小的 tokenizer
• 支持多语言文本处理
• 提高编码效率，减少序列长度
• Embedding 嵌入层
• 将 token ID 映射到高维向量空间
• 每个 token 被映射为一个高维向量
• 包含位置编码信息
• 为后续处理提供语义表示
• 支持上下文理解
• Decoder 解码器
• LLaMA 的核心组件，由多个 Decoder Block 堆叠而成
• 采用 Decoder-Only 架构
• 包含多头自注意力机制
• 使用 masked attention 确保因果性
• 包含前馈神经网络层
• Self-Attention 自注意力
• 计算序列中不同位置间的关联性
• 分别计算 Query、Key、Value 向量
• 使用 softmax 计算注意力权重
• LLaMA-2/3 引入分组查询注意力（GQA）
• 支持长序列建模
• MLP 前馈网络
• 多层感知机，进行非线性特征变换
• 两个全连接层组成
• 使用激活函数增加非线性
• 扩展模型的表达能力
• 包含残差连接
• Output 输出层
• 生成下一个 token 的概率分布
• 线性层映射到词表维度
• 输出每个 token 的概率
• 支持多种解码策略
• 生成最终的文本序列
• 架构可视化组件
• 支持交互式点击查看各个组件的详细信息
• 将输入文本转换为模型可以理解的
• 词表大小的
• 映射到高维向量空间
• 被映射为一个高维向量
• 的核心组件，由多个
• 堆叠而成
• 确保因果性
• 自注意力
• 分别计算
• 计算注意力权重
• 引入分组查询注意力（
• 前馈网络

DataFlowAnimation - index

• 今天天气很好
• 文本输入
• 用户输入的原始文本
• "今天天气很好"
• 原始文本字符串
• 分词处理
• 将文本分解为 token 序列
• [今天, 天气, 很, 好]
• 转换为高维向量表示
• 自注意力
• 计算词间关联度
• 词向量矩阵
• 加权后的表示
• 前馈网络
• 非线性特征变换
• 注意力输出
• 精炼的特征
• 生成输出
• 预测下一个词
• 最终特征
• 下一个词的概率分布
• 数据流动画组件
• 动态展示数据在
• 模型中的处理流程
• 今天天气很好"
• 将文本分解为
• 数据流处理动画
• 观看数据在
• 模型中的处理过程
• 当前步骤
• 输入数据
• 输出结果

EvolutionTimeline - index

• 2023年2月
• 首个开源大规模语言模型
• 在1T token语料上预训练
• 迅速成为开源社区热门
• Transformer Decoder-Only架构
• RMSNorm标准化
• SwiGLU激活函数
• Rotary位置编码
• 2023年7月
• 预训练语料扩充到2T tokens
• 上下文长度翻倍到4,096
• 引入分组查询注意力（GQA）
• 分组查询注意力机制（GQA）
• 改进的预训练数据
• 更强的安全性对齐
• 商业友好的开源许可
• 2024年4月
• 支持8K长文本处理
• 采用128K词表大小的tokenizer
• 使用超过15T token训练数据
• 高效的128K词表tokenizer
• 大幅增加的训练数据规模
• 增强的多语言能力
• 更优的指令跟随能力
• LLaMA-1
• LLaMA-2
• LLaMA-3
• 发展历程组件
• 的演进时间线
• 语料上预训练
• 激活函数
• 位置编码
• 预训练语料扩充到
• 上下文长度翻倍到
• 引入分组查询注意力（
• 分组查询注意力机制（
• 长文本处理
• 词表大小的
• 使用超过
• 训练数据
• 发展历程
• 的技术演进
• 详细信息
• 参数规模
• 上下文长度
• 主要亮点
• 核心创新
• 主要特性

HomePage - index

• 架构可视化
• 交互式探索 LLaMA 的 Decoder-Only 架构
• 数据流动画
• 观看数据在模型中的处理流程
• 发展历程
• 了解从 LLaMA-1 到 LLaMA-3 的演进
• 参数对比
• 直观对比不同版本的模型参数
• 首页组件
• 概念的简介和各个学习模块的入口
• 交互式探索
• 模型学习
• 通过交互式可视化深入理解
• 的大型语言模型
• 的纯解码器架构，专注于文本生成任务
• 大规模预训练
• 在海量文本数据上训练，具备强大的语言理解和生成能力
• 开源优势
• 开源模型促进了整个
• 社区的发展和创新
• 开始你的学习之旅
• 选择一个模块深入了解
• 开始学习
• 发展概览
• 主要版本
• 最大参数量
• 训练数据

Navigation - index

• 发展历程
• 参数对比
• 导航组件
• 提供各个学习模块的导航链接
• 学习平台

ParameterComparison - index

• 7B参数
• 8B参数
• 13B参数
• 30B参数
• 65B参数
• 70B参数
• 400B参数
• 训练数据(T tokens)
• 上下文长度
• 参数规模对比
• 不同版本的模型参数数量
• 训练数据演进
• 训练数据规模的增长趋势
• 上下文处理能力的提升
• 模型分布
• 各版本模型数量分布
• LLaMA-1
• LLaMA-2
• LLaMA-3
• 参数对比组件
• 使用图表展示不同
• 版本的参数对比
• 训练数据
• 上下文长度"
• 参数对比分析
• 通过数据可视化了解
• 系列的技术演进
• 参数规模增长
• 参数，到
• 参数，模型规模实现了
• 倍增长，显著提升了模型能力。
• 训练数据激增
• 训练数据从
• 倍，为模型性能提升提供了坚实基础。
• 上下文扩展
• 上下文长度从
• 倍的提升使模型能够处理更长的文档和复杂的对话场景。

#EasyAI #AI教学 #教程