Llama3对接有哪些关键步骤

Llama3模型对接的关键步骤主要包括以下几个方面：

1. 加载模型文件和分词器：

• 从Meta提供的Llama3模型文件中加载张量。下载地址：Llama3模型下载
• 使用分词器（tokenizer）对输入文本进行分词处理。分词器的实现可以借用Andrej Karpathy的实现方式，或者使用其他开源的分词工具。

1. 处理输入文本：

• 输入的文本会经过分词处理，将文本拆分成一个个独立的词元（token）。这些词元可以是单词、子词或者字符，具体取决于模型的分词策略。

1. 嵌入（Embeddings）：

• 分词后的词元会被转换成向量表示，即嵌入（embeddings）。这些向量嵌入捕捉了词元之间的关系和语义信息。

1. 规范化处理：

• 嵌入后的向量通过均方根规范化（RMS norm）进行规范化，标准化处理有助于稳定模型训练，提高训练效率。

1. 自注意力机制（Self-attention with KV Cache）：

• 处理后的向量进入自注意力机制模块，计算查询（q）、键（k）和值（v）之间的关系。自注意力机制使模型能够关注输入序列中不同位置的信息。这里使用了分组多查询注意力（grouped multi-query attention）和KV缓存（KV Cache），提高了计算效率。

1. 旋转位置编码（Rotary Positional Encodings）：

• 在自注意力机制中，添加旋转位置编码，使模型能够捕捉到序列中标记位置的顺序信息。

1. 前馈神经网络（Feed Forward with SWIGLU）：

• 规范化后的输出进入前馈神经网络，这一层通常包含多个全连接层，使用SWIGLU（switchable gated linear units）激活函数，进一步提取特征。

1. 残差连接（Residual Connection）：

• 模型中使用了残差连接，前馈神经网络的输出与输入相加，确保信息流畅通，有助于深层网络的训练。

1. 多层堆叠（多层注意力机制和前馈神经网络的组合模块会重复n次）：

• 形成深层的变换结构，提高模型的表达能力。

1. 输出层（Output Layer）：

• 通过线性层（linear）和softmax层，将模型的输出转换为概率分布，用于预测下一个标记。

这些步骤涵盖了从模型加载到最终输出的整个过程，确保了Llama3模型能够有效地处理和理解输入文本。