一文看懂Llama 2: 原理、模型与训练_llama模型2次训练 csdn

好的,我来为您提供一篇关于Llama 2的综合介绍,包括其原理、模型结构和训练过程。以下是一个详细的Markdown格式文章:

一文看懂Llama 2: 原理、模型与训练

Llama 2是由Meta AI(原Facebook AI)开发的大型语言模型(LLM),作为Llama 1的后续版本,在性能和开放性上都有显著提升。本文将从原理、模型结构和训练过程三个方面详细介绍Llama 2。

1. Llama 2的原理

1.1 基本架构

Llama 2基于Transformer架构,具体来说是一个仅有解码器的自回归语言模型。这意味着它在生成文本时是逐个标记(token)预测的。

1.2 核心改进

相比Llama 1,Llama 2的主要改进包括:

• 更大的训练数据集
• 更长的上下文窗口(context window)
• 分组查询注意力(Grouped-query attention, GQA)机制
• 旋转位置嵌入(RoPE)的改进

1.3 预训练和指令微调

Llama 2采用了两阶段训练策略:

1. 大规模预训练
2. 指令微调和人类反馈强化学习(RLHF)

2. Llama 2的模型结构

2.1 模型规模

Llama 2提供了多个规模的模型:

• 7B参数
• 13B参数
• 34B参数
• 70B参数

2.2 主要组件

1. 词嵌入层
2. 多层Transformer解码器块