Karpathy称赞，从零实现LLaMa3项目爆火，半天1.5k star

AIGC动态6个月前发布 almosthuman2014

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文章摘要

Meta发布开源大模型llama3系列后，该模型在多个关键基准测试中表现优异，尤其在代码生成任务上处于领先地位。开发者们迅速开始尝试本地部署和实现，如llama3的中文实现和纯NumPy实现等。其中，名为Nishant Aklecha的开发者发布了一个从零开始实现llama3的存储库，该项目获得了包括大神Karpathy在内的广泛关注和认可。

该项目在GitHub上迅速获得了1.5k的star，显示了其高质量和受欢迎的程度。项目中详细解释了跨多个头的注意力矩阵乘法、位置编码及每一层的实现。作者首先从Meta提供的llama3模型文件中加载张量，并采用了Karpathy的分词器实现方式。项目代码一次只读取一个张量文件，以逐层构建模型。

模型配置具有32个transformer层，每个多头注意力块包含32个头。作者使用了tiktoken库进行BPE分词处理，将文本转换为token，然后通过嵌入层转换为嵌入，并通过RMS算法进行归一化。在完成这些准备工作后，作者开始构建transformer的第一层，从模型文件中访问第一层，并保持归一化后的嵌入维度不变。

整个项目提供了详尽的步骤，指导开发者如何从零开始实现llama3模型，展示了模型的内部工作原理和各个组件的实现方式。这不仅有助于理解大型模型的工作机制，也为后续的研究和开发提供了有价值的资源。