gpt、llama大模型模型结构细节探索

参考：

https://github.com/naklecha/llama3-from-scratch（一定要看看）

https://github.com/karpathy/build-nanogpt/blob/master/play.ipynb

视频：

https://www.youtube.com/watch?v=l8pRSuU81PU

https://tiktokenizer.vercel.app/ （可以查看场景大模型的tiktokenizer具体值encode与decode）

可以通过transformers加载模型查看具体结构和权重情况：

from transformers import GPT2LMHeadModel

model_hf = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2") # 124M
sd_hf = model_hf.state_dict()

for k, v in sd_hf.items():
    print(k, v.shape)

可以查看打印每层权重：

sd_hf["transformer.wpe.weight"].view(-1)[:20]

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

plt.imshow(sd_hf["transformer.wpe.weight"], cmap="gray")