推理プロセスを解体する段階的アプローチ
Llama3の推論プロセスを体系的に理解するために、以下のステップを踏むことをお勧めします：
- プロジェクトコードを取得するGitHubからDeepdive-llama3-from-scratchプロジェクトをダウンロードし、Jupyter Notebook環境で実行することをお勧めします！
- モジュール学習フォーカス
llama3_inference.py6つのコア・ステージ：入力埋め込み→注目度計算→フィードフォワードネットワーク→残差結合→出力層→予測 - 寸法追跡技術PyTorchの
.shapeメソッド検証マトリックスの次元変更（例：[17×4096]→[17×128]）、手書きのデータフロー変換図を推奨 - 比較の実現主要な計算ノード（例：RMSNorm、RoPE位置符号化）を追加する。
print()文は中間結果を出力する。
上級者向けヒント：プロジェクトのattention.py特に、グループ化されたクエリー・アテンション（GQA）の実装の詳細に注意を払いながら、以下の文書を修正した。num_kv_headsパラメータ 観測 計算 体積変化
この答えは記事から得たものである。Deepdive Llama3 From Scratch: Llama3モデルをゼロから実装する方法を教えるについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " Llama3モデルの推論プロセスをゼロから理解するにはどうすればいいのか？
