主要观点总结
本文详细介绍了如何从零开始构建完整的Llama 3模型架构，并在自定义数据集上执行训练和推理。文中首先介绍了Llama 3模型的整体架构，包括输入模块、解码器模块和输出模块。接着，详细描述了每个模块的实现细节，包括输入模块中的文本处理、分词器和嵌入，解码器模块中的RMS归一化、旋转位置编码、KV缓存、分组查询注意力、前馈网络和解码器块，以及输出模块中的解码和推理过程。最后，文中提供了训练Llama 3模型的代码，并展示了模型推理的结果。
关键观点总结
关键观点1: Llama 3模型架构
Llama 3模型包括输入模块、解码器模块和输出模块，每个模块都有特定的实现细节。
关键观点2: 输入模块
输入模块负责处理文本、分词和嵌入，包括文本/提示、分词器和嵌入的流程。
关键观点3: 解码器模块
解码器模块包括RMS归一化、旋转位置编码、KV缓存、分组查询注意力、前馈网络和解码器块，用于生成解码器输出。
关键观点4: 输出模块
输出模块将解码器输出传递给线性层生成logits，根据模式的不同执行推理或计算损失。
关键观点5: 模型训练和推理
提供了训练Llama 3模型的代码，并展示了模型推理的结果，说明了模型的基本功能正常。
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来源：DeepHub IMBA 本文 约12000字 ，建议阅读 15+分钟 本 文将详细指导如何从零开始构建完整的Llama 3模型架构。 我们上次发了用PyTorch从零开始编写DeepSeek-V2的文章后，有小伙伴留言说希望介绍一下Llama 3。那么今天他就来了，本文将详细指导如何从零开始构建完整的Llama 3模型架构，并在自定义数据集上执行训练和推理。 [图1]：Llama 3架构展示训练和推理流程。因为官方Llama 3论文中未提供相关图表。所以此图为大概架构图，阅读本文后你应能绘制出更为精确的架构图。 本文目标 通过本文。你可以了解到： 深入理解Llama 3模型各组件的底层工作原理。 编写代码构建Llama 3的每个组件，并将它们组装成一个功能完整的Llama 3模型。 编写代码使用新的自定义数据集训练模型。 编写代码执行推理，使Llama 3模型能够根据输入提示生成新文本。 1、输入模块 如图1
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