Eine schrittweise Annäherung an die Demontage des Argumentationsprozesses
Um den Denkprozess von Llama3 systematisch zu verstehen, empfiehlt es sich, die folgenden Schritte zu befolgen:
- Projektcode abrufenLaden Sie das Deepdive-llama3-from-scratch-Projekt über GitHub herunter, und wir empfehlen, es in einer Jupyter Notebook-Umgebung auszuführen!
- Lernen in Modulen: Fokus auf
llama3_inference.pyDie 6 Kernphasen: Einbettung der Eingaben → Berechnung der Aufmerksamkeit → Feedforward-Netz → Restkonnektivität → Ausgangsschicht → Vorhersage - Techniken der Dimensionskontrolle: Mit PyTorch's
.shapeBei Änderungen der Dimensionalität der Methodenvalidierungsmatrix (z. B. [17×4096] → [17×128]) werden handgezeichnete Datenfluss-Transformationsdiagramme empfohlen. - Durchführung des VergleichsHinzufügen wichtiger Berechnungsknoten (z. B. RMSNorm, RoPE-Positionskodierung)
print()Anweisung gibt das Zwischenergebnis aus
Tipp für Fortgeschrittene: Kombinieren Sie das Projektattention.pyunter besonderer Berücksichtigung der Einzelheiten der Implementierung von Grouped Query Attention (GQA) durch Änderung dernum_kv_headsParameter Beobachtung Berechnung Volumenänderung.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeepdive Llama3 From Scratch: Lernen Sie, Llama3-Modelle von Grund auf zu implementierenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie können wir den Denkprozess des Llama3-Modells von Grund auf verstehen?
