Karpathy称赞，从零实现LLaMa3项目爆火，半天1.5k star

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Karpathy称赞，从零实现LLaMa3项目爆火，半天1.5k star

 

重点标签 Llama3模型、开源大模型、注意力矩阵乘法、位置编码、Transformer层

文章摘要

开发者Nishant Aklecha发布了一个从零开始实现Meta的开源大模型Llama3的存储库，该存储库提供了详细的代码实现和解释，包括注意力矩阵乘法、位置编码等关键技术。该项目在GitHub上迅速获得了1.5k的star，显示了其受欢迎程度和实用性。项目地址为：https://github.com/naklecha/llama3-from-scratch。

实现Llama3的步骤如下：
1. 从Meta提供的Llama3模型文件中加载张量，下载地址：https://llama.meta.com/llama-downloads/。
2. 使用分词器（tokenizer），这里使用了Andrej Karpathy的实现方式，分词器实现链接：https://github.com/karpathy/minbpe。
3. 读取模型文件，代码一次只读取一个张量文件。
4. 使用配置文件推断模型细节，如模型有32个Transformer层，每个多头注意力块有32个头。
5. 将文本转换为token，使用tiktoken库进行操作。
6. 将token转换为嵌入，使用均方根RMS算法进行归一化。
7. 构建Transformer的第一层，并实现注意力机制，包括查询、键和值的计算。
8. 使用旋转位置嵌入（RoPE）为每个token添加位置信息。
9. 计算注意力得分矩阵，并进行掩蔽处理，以模拟训练过程中的未来token掩蔽。

通过这个项目，开发者可以更深入地理解Llama3模型的工作原理，并能够在本地部署和实现该模型。同时，该项目也得到了业界专家的好评，如Karpathy表示项目看起来不错，完全展开后可以更容易地看到实际的情况。

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原文作者: 极市平台