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张小明 2026/1/12 6:24:41
建设网站需要虚拟空间嘛,什么网站可以做十万的分期付款,动力做网站,c语言做网站后台服务LLaMA 的开发基于一个核心理念#xff1a;在给定计算预算下#xff0c;通过增加训练数据量而非单纯增加模型参数#xff0c;可以达到更好的性能。这与之前普遍认为“参数越多性能越好”的观点不同#xff0c;并特别强调了 推理成本 的重要性。尽管训练一个大型号的模型可能…LLaMA 的开发基于一个核心理念在给定计算预算下通过增加训练数据量而非单纯增加模型参数可以达到更好的性能。这与之前普遍认为“参数越多性能越好”的观点不同并特别强调了推理成本的重要性。尽管训练一个大型号的模型可能更快达到某个性能水平但一个参数更少但训练更久的小模型在实际应用中的推理成本会更低、速度更快。LLaMA-13B在大多数基准测试中表现优于拥有 175B 参数的GPT-3尽管其模型规模小了十倍。这使得 LLaMA-13B 可以在单个 GPU 上运行从而“民主化”了大型语言模型的研究和使用。架构与优化 (Architecture and Optimizer)LLaMA 沿用了Transformer架构但引入了几个关键的改进以提升性能和训练稳定性这些改进借鉴了其他现有模型Pre-normalization借鉴GPT-3在每个 Transformer 子层的输入端进行归一化而非输出端并使用RMSNorm函数来提高训练稳定性。SwiGLU 激活函数借鉴PaLM用SwiGLU替换了传统的 ReLU 非线性激活函数以提升性能。Rotary Embeddings (RoPE)借鉴GPTNeo移除了绝对位置嵌入转而在网络的每一层添加了旋转位置嵌入。优化器使用AdamW优化器并采用了余弦学习率调度以及权重衰减和梯度裁剪。具体的超参数设置根据模型大小有所不同详见文档中的表格。步骤1构建数据集创建输入和目标序列: 对于每一个随机选定的起始索引i代码创建两个序列输入序列x这是一个长度为context_window的序列从索引i开始。目标序列y这是与x对应的下一个字符序列从索引i1开始长度同样为context_window。例如如果输入是 “hello”那么目标就是 ello 假设空格是下一个字符。这种“输入-下一个字符”的关系是训练自回归语言模型的标准方式。用于让一个预训练的语言模型生成文本。该函数遵循了自回归autoregressive生成的核心逻辑每次生成一个新 token并将其添加到序列中然后使用新序列作为输入来预测下一个 token。步骤2RMSNormRMSNormRoot Mean Square Normalization层这是一种用于深度学习模型特别是 Transformer 架构的归一化技术旨在替代传统的 LayerNorm以提高训练效率和稳定性。RMSNorm 的设计灵感来源于 Layer Normalization但它进行了一定的简化省略均值中心化RMSNorm不减去均值。它只对输入张量的每个元素进行缩放缩放因子是该序列元素的均方根RMS。传统的 LayerNorm 既会减去均值也会除以标准差。计算简单RMSNorm 的计算只涉及平方、求和、开方和除法比 LayerNorm 省去了均值计算因此在计算上更加高效。加速训练实践证明RMSNorm 在 Transformer 模型中能加速训练过程并保持稳定的性能。步骤3RoPERoPE 是一种为 Transformer 模型提供序列中 token 位置信息的方法它通过旋转每个 token 的词嵌入向量来编码其绝对和相对位置。与传统的绝对位置编码不同RoPE 可以更好地处理可变长度的序列并能有效地将相对位置信息融入到自注意力机制中。步骤4SwiGLUSwiGLU 的基本思想是通过一个可学习的“门控”机制来动态地控制信息流。它包含两个平行的线性变换一个作为主信息通道另一个作为门控信号。SwiGLU 的优势在于其门控机制它允许模型学习哪些特征是重要的。通过将主分支的输出与门控信号相乘模型可以放大重要特征如果门控信号接近 1则主分支的信息几乎完全通过。抑制不重要特征如果门控信号接近 0则主分支的信息被“关断”有效地忽略了这些特征。步骤5搭建网络结构每个 Llama 块内部都包含了自注意力机制和前馈网络用于捕捉和处理序列中的上下文信息。整个模型由三个主要部分构成词嵌入层、一系列 Llama 块即 Transformer 层以及一个最终的输出层。想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容​2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”
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