llaMa模型的创新

LLaMa介绍

LLaMa是基于transformer encoder的生成式模型。

目前有:LLAMA, LLAMA2, LLAMA3 三个大的版本

论文

LLAMA 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models: https://arxiv.org/pdf/2307.09288

LLAMA 3: The Llama 3 Herd of Models https://arxiv.org/pdf/2407.21783

模型:

主要创新

  • Pre-Normalization(Pre-Norm,层前归一化)

  • RMSNorm(Root Mean Square Layer Normalization,均方根层归一化):

  • 旋转位置编码(RoPE)

  • 稀疏注意力(Sparse Attention)

  • SwiGLU激活函数:

  • grouped-query attention (GQA)

  • 长上下文:

训练

LLAMA 7B训练18万+小时

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