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== 模型架构 == === RMSNorm === 为了提高训练稳定性,LLaMA采用了前置的RMSNorm(Root Mean Square Normalization)。不同于传统的Transformer模型中常用的后置Layer Normalization (LN),这种归一化方法作用于transformer子层的输入而非输出,有助于模型更好地捕捉长距离依赖关系。 === RoPE === 在位置编码方面,LLaMA使用了RoPE(Rotary Positional Embeddings),这是一种旋转式位置编码方式,用于增强模型处理位置信息的能力。 === SwiGLU === LLaMA利用了SwiGLU激活函数,这是受到PaLM启发的一种激活函数,用以替代原始的ReLU,以期提升模型的学习效果。 === Group Query Attention (GQA) === 为了处理更长的文本输入,LLaMA使用了分组查询注意力机制,允许模型拥有更长的上下文窗口(达到4096个tokens),并有效减少了整体参数量。 === MLP结构 === 在多层感知机(MLP)的设计上,LLaMA采用了down(up(x)) × SiLU(gate(x))的形式,其中down, up, gate均为线性层,这有助于模型学习更复杂的非线性关系。 === Causal Mask === 由于采用了因果解码器(causal decoder-only)的Transformer模型结构,LLaMA在自注意力机制中使用了因果掩码(causal mask),确保每个位置只能看到前面的tokens,从而符合自然语言处理中的时序性要求。
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