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构建Llama或GPT模型进行下一个标记预测
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原文英文，约8300词，阅读约需31分钟。
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内容提要
自然语言生成（NLG）面临挑战，现代解码器模型如Llama和GPT在大量文本数据上训练有效。本文介绍了如何构建Llama或GPT模型进行下一个标记预测，包括模型架构、预训练和变体。Llama模型采用分组查询注意力和旋转位置嵌入，使用SwiGLU激活函数，形成简单高效的语言模型。
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关键要点
- 自然语言生成（NLG）面临挑战，现代解码器模型如Llama和GPT在大量文本数据上训练有效。
- 文章分为三个部分：理解Llama或GPT模型的架构、创建Llama或GPT模型进行预训练、架构的变体。
- Llama和GPT模型的架构是由多个变换器块堆叠而成，每个块包含自注意力子层和前馈子层。
- GPT-2模型使用层归一化和多头注意力，Llama模型在此基础上进行了多项改进。
- Llama模型使用分组查询注意力（GQA）和旋转位置嵌入（RoPE），并采用SwiGLU激活函数。
- 预训练模型的目标是学习预测序列中的下一个标记，通过添加线性层实现。
- 可以使用现有代码或Hugging Face库创建Llama模型，模型配置包括隐藏层数、隐藏层维度等。
- RoPE通过预计算余弦和正弦矩阵来实现，不包含可学习参数。
- 自注意力子层使用GQA，PyTorch提供了优化的注意力实现。
- Llama模型的前馈子层使用SwiGLU激活函数，能够学习更复杂的输入输出关系。
- Transformer块由自注意力子层和前馈子层组成，包含残差连接和归一化。
- 基础Llama模型将所有变换器块连接在一起，并创建共享的旋转位置嵌入模块。
- 预训练模型在基础模型上添加线性层，用于生成下一个标记的logits。
- 注意力掩码用于控制模型的输入，确保模型只关注有效的标记。
- 可以通过生成因果掩码和填充掩码来处理输入序列中的填充标记。
- 架构的变体可以通过修改超参数和替换特定组件来实现，允许设计自定义解码器模型。
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