laice的博客

Llama的框架图如图：源码中含有大量分布式训练相关的代码，读起来比较晦涩难懂，所以我们对llama自顶向下进行了解析及复现，我们对其划分成四层，分别是顶层、上层、下层、底层，如下：由上图可知，Llama整体是由1个embedding层，n个transformer层，和1个RMSNorm层组成的，所以顶层代码如下：顶层上层我们首先进行RMSNorm的复现然后对Transformer进行复现，在Transformer中，Transformer包括两个RMSNorm层，一个多头attention层，

中介绍了旋转位置编码（RoPE）的特点和优势，这种输入长度动态可变的优势使得在Llama编码时，不需要掩码将多余的嵌入掩住。为了详细了解RoPE是如何实现的，接下来我们使用代码一步一步的来亲自实现RoPE编码！得到了角度theta之后，我们就可以在复平面中对编码进行旋转了，在复平面中根据公式（cos。然后我们对每个token中每个元素对计算要旋转的角度。y) j 可以实现位置的旋转了。

国内由于防火墙下载python包或者大语言模型都比较麻烦，如果只有一个Ghelper（只有浏览器可以翻墙，bash翻不了）有什么可以在不购买vpn的方式下，有一个简单方便的方法将这些资源从外网上下载下来呢？

在llama中，为了对任意长度文本进行编码，而不是只能处理限定长度内的文本，在进行位置编码时摈弃了BERT这种训练的方式，而是采用Transformer那种灵活的位置编码形式，并在此基础上进行了优化，使用旋转位置编码RoPE来对词嵌入进行空间上的旋转，如下图。在BERT中，它的位置编码与词嵌入向量一样都是随机生成且可训练的，位置编码向量的大小为[seq_length, dim]，其中seq_length是序列长度，dim是向量维度，源码如下。这样在有充足的训练数据下，

（colab为我们免费提供了cuda等gpu环境以及pytorch等python环境）上使用免费的T4GPU进行部署。首先在llama3/llama/model.py 文件中的第33行增加以下代码，否则会报错。最后选择一个权重模型并输入邮件里面的url进行下载。注册成功后，会收到包含下载url链接的邮件。的网站，并注册账号来下载训练好的模型权重。1、从github上下载llama源码。3、下载llama源码所需要的依赖包。然后查看可以下载的权重模型。2、进入源码主文件夹。首先安装相关的依赖包。