一文看懂llama2(原理&模型&训练)_llama2大模型

文心一言

一文看懂llama2（原理&模型&训练）

一、原理

Llama 2是Meta最新开源的语言大模型，它基于Transformer架构，但进行了多项优化和改进。具体来说，Llama 2取消了Encoder部分，仅保留了Decoder部分，使其结构更加简洁并专注于生成和解码任务。此外，Llama 2采用了RMSNorm并将Norm前置，以提高模型的训练稳定性和收敛速度。在位置编码上，Llama 2使用了RoPE（旋转式位置编码），以更好地捕捉序列中的位置信息，提高模型的表达能力。

二、模型

Llama 2提供了三种不同规模的模型供选择，分别是7B、13B和70B。这些模型具有不同的参数规模和计算资源需求，以适应不同的应用场景。在模型结构上，Llama 2使用了Group query attention来节省cache，减少了模型的计算量和内存占用，提高了模型的效率。

Llama 2的模型还采用了多种技术来提高文本生成的质量和一致性。例如，它使用了causal mask来确保每个位置只能看到前面的tokens，这符合语言生成的因果性。同时，Llama 2还更早地将K、V拼接到当前K、V前面，使得模型能够利用更多的上下文信息，提高文本生成的一致性和连贯性。

三、训练

Llama 2的训练数据集包含了2万亿个token，这使得模型能够学习到丰富的语言知识和上下文信息。在训练过程中，Llama 2采用了多种技术来提高模型的性能。例如，它使用了分词（tokenize）技术将文本转换为数字表