Karpathy称赞,从零实现LLaMa3项目爆火,半天1.5k star

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Karpathy称赞,从零实现LLaMa3项目爆火,半天1.5k star
Karpathy称赞,从零实现LLaMa3项目爆火,半天1.5k star
 

重点标签 Llama3模型开源大模型注意力矩阵乘法位置编码Transformer层

文章摘要


开发者Nishant Aklecha发布了一个从零开始实现Meta的开源大模型Llama3的存储库,该存储库提供了详细的代码实现和解释,包括注意力矩阵乘法位置编码等关键技术。该项目在GitHub上迅速获得了1.5k的star,显示了其受欢迎程度和实用性。项目地址为:https://github.com/naklecha/llama3-from-scratch。

实现Llama3的步骤如下:
1. 从Meta提供的Llama3模型文件中加载张量,下载地址:https://llama.meta.com/llama-downloads/。
2. 使用分词器(tokenizer),这里使用了Andrej Karpathy的实现方式,分词器实现链接:https://github.com/karpathy/minbpe。
3. 读取模型文件,代码一次只读取一个张量文件。
4. 使用配置文件推断模型细节,如模型有32个Transformer层,每个多头注意力块有32个头。
5. 将文本转换为token,使用tiktoken库进行操作。
6. 将token转换为嵌入,使用均方根RMS算法进行归一化。
7. 构建Transformer的第一层,并实现注意力机制,包括查询、键和值的计算。
8. 使用旋转位置嵌入(RoPE)为每个token添加位置信息。
9. 计算注意力得分矩阵,并进行掩蔽处理,以模拟训练过程中的未来token掩蔽。

通过这个项目,开发者可以更深入地理解Llama3模型的工作原理,并能够在本地部署和实现该模型。同时,该项目也得到了业界专家的好评,如Karpathy表示项目看起来不错,完全展开后可以更容易地看到实际的情况。

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原文作者: 极市平台

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