万字长文串烧LLM大模型技术原理

文章预览

↑ 点击 蓝字  关注极市平台 作者丨hadiii，北京大学 电子信息硕士在读 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/713794852 编辑丨极市平台 本文仅作为学术分享,侵删 极市导读   导读 对Llama 3大型语言模型技术的一次全面概述，涵盖了预训练、后训练及推理阶段的关键技术，包括数据处理、量化方法（如INT8和FP8量化）、以及如何通过微调提升模型效率和准确性等方面的内容。   >> 加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 0 开始之前 本文从Llama 3报告出发，基本整理一些现代LLM的技术。'基本'，是说对一些具体细节不会过于详尽，而是希望得到一篇相对全面，包括预训练，后训练，推理，又能介绍清楚一些具体技术，例如RM，DPO，KV Cache，GQA，PagedAttention，Data Parallelism等等的索引向文章。由于东西比较多，且无法详尽细节，所以推荐大家二次整理为自己的 ………………………………