资料地址：https://datawhalechina.github.io/base-llm/#/chapter6/17_handcraft_llama2
Llama2
Llama2是meta ai推出的开源大模型，本节理解其内部的工作原理
Llama2架构总览
Llama2遵循GPT系列开创的Decoder-Only架构，完全由Transformer解码器堆叠而成，天然适用于自回归文本任务
Llama2的核心由N个相同的Transformer Block堆叠而成
Block内部数据流：
预归一化（Pre-Normalization）在进入注意力层和前馈网络之前，会先经过一次RMS Norm，这被认为是提升大模型训练稳定性的关键
组件：使用Grouped-Query Attention(GQA)，前馈网络采用SwiGLU，归一化使用RMSNorm
旋转位置编码（RoPE），位置信息在注意力层内部，通过RoPE操作动态施加于Q（查询）和K（键）向量上
残差连接：每个子层（注意力层和前馈网络）的输出都通过残差连接与子层的输入相加，保留了原始信息流
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与原始transformer相比，Llama2及其同类模型进行改进提升性能和训练稳定性：
输入嵌入：将token_ids转换为词向量
N × Transformer层堆叠：数据依次通过N个相同的Transformer Block，每个Block包括预归一化、注意力子系统、前馈网络子系统
最终归一化与输出：所有层之后，进行最后一次RMSNorm，并通过一个线性层将特征映射到词汇表logits
Llama2关键组件
预归一化
Llama2简化归一化过程：
移除均值中心化：只通过输入的均方根对其进行缩放
保留可学习增益：用于在归一化后恢复模型的表达能力