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【多模态大模型】LLaMA in arXiv 2023论文： LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models 作者： Meta AI 代码： LLaMA 特点：该方法在Transformer的基础上增加了Pre-normalization (RMSNorm)、SwiGLU activation function (SwiGLU)、Rotary Embeddings (RoPE)、FlashAttention。

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Llama改进之——RoPE旋转位置编码旋转位置编码(Rotary Position Embedding, RoPE)将绝对相对位置依赖纳入自注意力机制中，以增强Transformer架构的性能。目前很火的大模型LLaMA、QWen等都应用了旋转位置编码。

大语言模型中常用的旋转位置编码RoPE详解：为什么它比绝对或相对位置编码更好?自 2017 年发表“ Attention Is All You Need ”论文以来，Transformer 架构一直是自然语言处理 (NLP) 领域的基石。它的设计多年来基本没有变化，随着旋转位置编码 (RoPE) 的引入，2022年标志着该领域的重大发展。

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