llama2的源代码解读

于 2024-12-09 13:41:34 发布
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分类专栏： 人工智能 文章标签： llama2
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LLaMA模型系统解读
herosunly的博客
05-22 11万+
本文介绍核心内容为LLaMA模型系统解读，希望对学习和使用大模型的同学们有所帮助。 文章目录 1. 前言 2. LLaMA的核心目标和成功诀窍 2.1 核心目标 2.2 成功诀窍一 2.3 成功诀窍二 2.4 成功诀窍三 3. 常见误区 3.1 误区一 3.2 误区二 3.3 误区三 3.4 误区四
LLM之Colossal-LLaMA-2：源码解读(init_tokenizer.py文件)实现基于源词表的扩展、(init_model.py文件)实现过计算均值扩展模型、(prepare_pretr
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
09-27 1645
​ LLM之Colossal-LLaMA-2：源码解读(init_tokenizer.py文件)实现基于源词表的扩展(中文标记的新词汇)进而实现持续预训练、(init_model.py文件)实现过计算均值来扩展模型的嵌入层以适应新的词汇表，然后保存扩展后的模型、(prepare_pretrain_dataset.py文件)将原始数据集进行处理和切片并保存为JSONL格式和 Arrow格式 目录 一、源码解读(init_tokenizer.py文件)实现基于源词表的扩展(中文标记的新词汇)进而实现持续预训
LLMs之LLaMA-2：源码解读之所有py文件(包括example_text_completion.py/example_chat_completion.py+model.py/generation
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09-20 3173
​ LLMs之LLaMA-2：源码解读之所有py文件(包括example_text_completion.py/example_chat_completion.py+model.py/generation.py/tokenizer.py) 目录 一、llama2源码解读—推理功能—(example_text_completion.py/example_chat_completion.py) 二、llama2源码解读—模型/分词器/对话聊天功能—(model.py/genera
2023年的深度学习入门指南(19) - LLaMA 2源码解析
lusing的专栏
07-25 4595
上一节我们学习了LLaMA 2的补全和聊天两种API的使用方法。本节我们来看看LLaMA 2的源码。
逐行对比LLaMA2和LLaMA模型源代码
chattyfish的博客
07-19 5242
这是因为键和值的数量直接影响了注意力矩阵和值矩阵的大小，如果序列长度非常大，这些矩阵的存储和计算可能会变得非常昂贵。在这种情况下，需要在计算注意力权重前，将键和值的头数通过复制的方式扩展到与查询头数一样多，才能进行查询和键的点积操作。这个函数主要作用是当键（key）和值（value）的头数小于查询（query）的头数时，将键和值的头数复制至与查询头数相同。1. 可能模型在并行训练的时候，遇到硬件问题，比如在多板卡之间比如NVLink之间做矩阵变换的时候出错，临时做的修改。
浅谈LLAMA2核心函数generate源码
余俊晖，NLP炼丹师，目前专注自然语言处理领域研究。曾获得国内外自然语言处理算法竞赛TOP奖项近二十项。
08-12 3383
本文介绍了Temperature以及sample_top_p的原理，并且阅读了LLAMA2的核心生成函数的源码。关于更多细节实现，请关注llama源码。
深入解析LLaMA-2：逐行解读全部Python源码及示例
daimakezhan_cn_d的博客
06-11 889
1.3、 利用生成器的text_completion方法针对每个提示生成文本，传入文本提示列表 prompts 以及其他参数**
llama3 中文 源代码解析
强化学习曾小健
04-19 2210
🤗。
Llama开源代码详细解读（1）：工具包
m0_75077001的博客
07-29 949
logging,utf-8是用于表示unicode字符的编码方式，是互联网标准编码之一。utf-8用1-4个字节表示每个字符。单字节的字符，第一位设为0，后面7位为该符号的Unicode码，对于英文字母，unicode与ASCII编码相同。对于n字节的字符，第一个字节的前n位均设为1，第n+1位设为0，后面字节的前两位均设置为10，剩下的没有提及的，就是该字符的Unicode码。math工具包提供了对于数学函数的访问，具体在接下来用到再说。
Llama架构及代码详解
laice的博客
11-11 1000
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，
llama-factory 代码阅读
qq_45870250的博客
07-04 784
pt: 是自回归的任务{"text":content} 这样的文本即可 需要自己的数据进行领域知识的注入， 继续预训练和从零开始预训练在本质上是没有区别的，只不过一个是随机初始化参数 一个不是随机初始化参数。sft 是怎么区分不同的微调方法(full, freeze, lora) 以及具体是freeze哪些参数 freeze哪些参数是在adapter 中进行指定的。在loader文件的 load_model() 这个函数中有这样一行代码，指定了模型的哪些参数是可以训练的呢。
Meta发布升级大模型LLaMA 2：开源可商用
wshzd的博客
07-19 1741
最后对模型进行了 2 次微调。不出所料，Meta 自己的奖励模型在基于 LLaMA 2-Chat 收集的内部测试集上表现最佳，其中「有用性」奖励模型在「元有用性」测试集上表现最佳，同样，「安全性」奖励模型在「元安全性」测试集上表现最佳。Meta 研究了奖励模型在数据和模型大小方面的缩放趋势，在每周收集的奖励模型数据量不断增加的情况下，对不同的模型大小进行了微调。在预训练的碳足迹方面，Meta 根据以往的研究方法，利用 GPU 设备的功耗估算和碳效率，计算了 LLaMA 2 模型预训练所产生的碳排放量。
关于 Llama 2 的一切资源，我们都帮你整理好了
weixin_48827824的博客
08-18 457
Llama 2 是一个由 Meta 开发的大型语言模型，是 LLaMA 1 的继任者。Llama 2 可通过 AWS、Hugging Face 获取，并可以自由用于研究和商业用途。Llama 2 预训练模型在 2 万亿个标记上进行训练，相比 LLaMA 1 的上下文长度增加了一倍。它的微调模型则在超过 100 万个人工标注数据下完成。
LLaMA中ROPE位置编码实现源码解析
跨过一座座山
08-24 3164
1、Attention中q，经下式，生成新的q。m为句长length，d为embedding_dim/head。2、LLaMA中RoPE源码。
【大模型】LLaMa系列演进及源码解析
酒酿小圆子呀～
05-07 4059
主流的大语言模型都采用了Transformer架构，它是一个基于多层Self-attention的神经网络模型。原始的Transformer由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两个部分构成，同时，这两个部分也可以独立使用。Llama模型与GPT-2类似，也是采用了基于Decoder-Only的架构。为了增强训练稳定性，前置了层归一化（Pre-normalization），并使用RMSNorm 作为层归一化方法。为了提高模型性能，采用SwiGLU 作为激活函数。
LLaMa-1/2/3 原理+源码——拆解 (KV-Cache, RoPE, RMSNorm, GQA, SwiGLU)
ZhengrongYue的博客
12-28 1万+
LLama原理拆解 (KV-Cache, Rotary Positional Embedding, RMS Norm, Grouped Query Attention, SwiGLU)
Llama2源码导读----model的转化
m0_64636251的博客
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Llama2源码导读----model的转化
深入解析Colossal-LLaMA-2：源码探索——init_tokenizer.py与init_model.py实战
q_2625289483_qq的博客
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LLM之Colossal-LLaMA-2：源码解读(init_tokenizer.py文件)实现基于jsonl文件中读取新词列表(新中文词汇)→for循环去重实现词表的扩展(中文标记的新词汇)→保存新的分词模型、(init_model.py文件)实现过。以适应新的词汇表，然后保存扩展后的模型、(prepare_pretrain_dataset.py文件)将原始数据集进行处理和切片并保存为JSONL格式和 Arrow格式。
llama.cpp 源码解析
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chumingqian的博客
11-07 1万+
0 前言1 代码结构&调用流程2 逐算子解析0 前言在上一篇文章，我们结合源码一起看了Meta开源的大语言模型llama 2的模型结构细节，并且还在B站录制了一个讲解视频方便大家理解，大家可以先回顾一下B站视频解析Llama2(B站 CodeLearner)而为了更好的了解llama 2在推理时的算子调用情况，以及大模型在实际推理时一些的瓶颈所在，所以本文继前文之后，选择了一个大模型推理框架llama.cpp 来进一步学习LLM的推理与部署。
deepseek源代码分析
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以下从**开源代码定位**、**技术架构分析**、**核心模块解读**及**实践方法**四方面详解其源代码（以公开的DeepSeek-R1为例）： --- ### **1. 开源代码定位** - **官方仓库** DeepSeek部分模型代码开源在GitHub...
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