大模型结构的进化（一）：LLaMA 3.1结构及影响解析

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LLama 3 405B模型效果已经赶上目前最好的闭源模型比如GPT 4o和Claude 3.5，这算是开源届的大事，技术报告接近100页，信息很丰富，粗略看了一下，很有启发。这里就LLaMA 3的模型结构、训练过程做些解读，并对其影响、小模型如何做、合成数据等方面谈点看法。 LLaMA 3模型结构 LLaMa 3模型结构 LLaMA 3的模型结构如上图所示，这基本已经形成目前Dense LLM模型的标准结构了，绝大多数LLM模型结构都与此非常接近。而很多采取MOE结构的LLM模型，其变化无非是把上图的FFN模块里的单个SwiGLU模块拓展成K个并联的SwiGLU模块，形成多个专家，再加上一个路由子网络来选择目前Token走这么多专家里的哪几个，如此而已，基本结构也差不太多（所以不要误会，MOE是Transformer的一种变体，不是独立的模型结构。很多目前的新型结构，其实是“线性Transformer”结构的变体，目前很 ………………………………