探索和构建 LLaMA 3 架构:深入探讨组件、编码和推理技术(七)前馈神经网络

探索和构建 LLaMA 3 架构:深入探讨组件、编码和推理技术(七)前馈神经网络

在Transformer架构中,前馈层扮演着至关重要的角色,通常位于注意力层和标准化处理之后。前馈层由三个线性变换组成。

python 复制代码
class FeedForward(nn.Module):
    def __init__(self, args: ModelArgs):
        super().__init__()
        # Assuming 'hidden_dim' is calculated as per your specifications
        hidden_dim = 4 * args.dim
        hidden_dim = int(2 * hidden_dim / 3)  # Applying your specific transformation
        if args.ffn_dim_multiplier is not None:
            hidden_dim = int(args.ffn_dim_multiplier * hidden_dim)
        #hidden_dim = int(2 * hidden_dim / 3)  # Applying your specific transformation
        hidden_dim = args.multiple_of * ((hidden_dim + args.multiple_of - 1) // args.multiple_of)

        self.w1 = nn.Linear(args.dim, hidden_dim, bias=False)
        self.w2 = nn.Linear(hidden_dim, args.dim, bias=False)  # This layer seems to be missing in your original setup
        self.w3 = nn.Linear(args.dim, hidden_dim, bias=False)  # Corrected to match checkpoint

    def forward(self, x: torch.Tensor):
        swish = F.silu(self.w1(x))  # Apply first transformation
        x_V = self.w3(x) 
        x = swish * x_V        # Apply contraction to original dimension
        x = self.w2(x)  # Apply optional additional transformation
        return x

在前向传递过程中,输入张量x经历多层线性变换。第一次转换后应用的SwiGLU激活函数增强了模型的表达能力。最终的变换将张量映射回其原始维度。 SwiGLU 激活和多个前馈层的这种独特组合增强了模型的性能。


系列博客

探索和构建 LLaMA 3 架构:深入探讨组件、编码和推理技术(一)Llama3 模型 架构
https://duanzhihua.blog.csdn.net/article/details/138208650

探索和构建 LLaMA 3 架构:深入探讨组件、编码和推理技术(二)RoPE位置编码
https://duanzhihua.blog.csdn.net/article/details/138212328

探索和构建 LLaMA 3 架构:深入探讨组件、编码和推理技术(三)KV缓存
https://duanzhihua.blog.csdn.net/article/details/138213306

探索和构建 LLaMA 3 架构:深入探讨组件、编码和推理技术(四)分组多查询注意力
https://duanzhihua.blog.csdn.net/article/details/138216050

探索和构建 LLaMA 3 架构:深入探讨组件、编码和推理技术(五)RMS 均方根归一化
https://duanzhihua.blog.csdn.net/article/details/138216630

探索和构建 LLaMA 3 架构:深入探讨组件、编码和推理技术(六)SwiGLU 激活函数
https://duanzhihua.blog.csdn.net/article/details/138217261

相关推荐
liliangcsdn15 小时前
在mac m1基于llama.cpp运行deepseek
人工智能·macos·语言模型·llama
强哥之神3 天前
Meta AI 推出 Multi - SpatialMLLM:借助多模态大语言模型实现多帧空间理解
人工智能·深度学习·计算机视觉·语言模型·自然语言处理·llama
try2find7 天前
安装llama-cpp-python踩坑记
开发语言·python·llama
西西弗Sisyphus7 天前
LLaMA-Factory 单卡后训练微调Qwen3完整脚本
微调·llama·llama-factory·后训练
顾道长生'7 天前
(Arxiv-2024)自回归模型优于扩散:Llama用于可扩展的图像生成
计算机视觉·数据挖掘·llama·自回归模型·多模态生成与理解
Zhijun.li@Studio17 天前
【LLaMA-Factory 实战系列】二、WebUI 篇 - Qwen2.5-VL 多模态模型 LoRA 微调保姆级教程
人工智能·自然语言处理·llama·多模态大模型
1213418 天前
LLM:重构数字世界的“智能操作系统”
gpt·aigc·ai编程·llama·gpu算力
冷雨夜中漫步25 天前
Java中如何使用lambda表达式分类groupby
java·开发语言·windows·llama
扫地的小何尚1 个月前
全新NVIDIA Llama Nemotron Nano视觉语言模型在OCR基准测试中准确率夺冠
c++·人工智能·语言模型·机器人·ocr·llama·gpu
CFAteam1 个月前
DeepSeek AI功能演示:如何生成Verilog脚本
人工智能·ai·fpga开发·llama