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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