目录
解释代码
潜在问题和修正
结论
llama的神经网络结构
神经网络结构概述
举例说明
llama的神经网络结构中没有MLP吗
nanogpt的神经网络结构
1. 词嵌入层(Embedding Layer)
2. Transformer编码器层(Transformer Encoder Layer)
3. 层归一化(Layer Normalization)
4. 残差连接(Residual Connection)
5. 其他组件
残差是什么
举例说明残差的作用:
梯度消失(Vanishing Gradient)和梯度爆炸
一、梯度消失
二、梯度爆炸
解决方案
残差连接:主要梯度消失
解决梯度消失
缓解梯度爆炸
在您提供的代码片段中,您展示了如何使用分片(sharding)技术来加载和运行一个大型模型(在这个例子中是Meta-Llama-3-8B-Instruct-4bit模型的一个分片版本)的不同部分。不过,请注意,代码中有一些潜在的问题和不一致之处,我将逐一解释并提供一些可能的修正。
解释代码
- 定义分片:
shard_full
:定义了一个完整的分片范围,从第0层到第31层(包含),假设总共有32层。shard1
和shard2
:分别定义了模型的前半部分(0-12层)和后半部分(13-31层)。
- 加载分片:
- 使用自定义的
load_shard
函数加载了完整的分片、第一个分片(shard1
)和第二个分片(shard2
)的模型和相应的分词器。
- 使用自定义的
- 创建分片模型: