Llama3의 모든 것을 깊이 탐구하기: 세부적인 통찰력과 구현을 드러내기

프로젝트는 naklecha/llama3-from-scratch의 확장 버전임

사용자가 Llama3 모델의 구현 원칙과 상세 추론 과정을 더 쉽게 이해하고 학습할 수 있도록 개선 및 최적화됨

핵심 개선 사항은 다음과 같음:

• 구조 최적화: 내용의 배열 순서를 재구성하고, 디렉토리 구조를 조정하여 학습 과정을 더 명확하고 합리적으로 구성
• 코드 주석: 각 코드의 기능을 이해하기 위한 상세한 주석 추가, 초보자도 쉽게 시작 가능
• 차원 추적: 각 계산 단계에서 행렬 차원의 변화를 완전하게 주석
• 원리 설명: 원리와 상세 유도 과정을 풍부하게 추가, 모델의 설계 개념을 근본적으로 이해할 수 있음
• KV-Cache 인사이트: KV-Cache에 대한 추가 유도 장 추가, 핵심 개념, 원리 유도 및 주의 메커니즘에서의 응용 과정 설명
• 이중 언어 문서: 중국어와 영어로 된 코드 파일 제공

BPE 기반 토크나이저를 로드하는 절차 요약:

• tokenizer 모델 사전 로드
• 특수한 토큰을 수동으로 정의
• 텍스트 대략 분할 규칙 정의
• 최종 토크나이저 생성

모델 로드 및 구성 파일 읽기:

• 모델 파일의 텐서를 하나씩 읽기
• 구성 파일 로드 및 각 구성 항목의 의미 설명

입력 텍스트 임베딩으로 변환:

• BPE 기반 토크나이저 사용
• 텍스트를 토큰 ID 시퀀스로 변환
• 토큰 ID 시퀀스를 임베딩으로 변환

첫 번째 Transformer 블록 구축:

• RMS 정규화를 사용한 임베딩 정규화
• 쿼리, 키 및 값 벡터를 얻기 위한 단일 헤드 주의 메커니즘 구현
• RoPE를 사용하여 쿼리와 키 벡터에 위치 정보 추가

다중 헤드 주의 메커니즘 구현:

• 각 헤드의 결과를 계산하고 병합하여 최종 결과 도출
• 잔차 연산, FFN 층 계산 등을 포함한 전체 Transformer 블록 계산 완료

모델 예측:

• 마지막 Transformer 층의 출력을 정규화한 후 임베딩 기반으로 다음 토큰 예측

다른 임베딩이나 토큰 마스킹 전략이 예측 결과에 미치는 영향 분석:

• KV-Cache를 사용하여 여러 토큰 예측 지원