从零实现Llama3：深入解析Transformer架构与实现细节
从零实现Llama3：深入解析Transformer架构与实现细节
llama3-from-scratch llama3 一次实现一个矩阵乘法。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llama3-from-scratch
引言
本文将深入探讨如何从零开始实现Llama3语言模型。我们将从最基本的张量操作开始，逐步构建完整的Transformer架构。通过这个过程，读者不仅能理解Llama3的工作原理，还能掌握现代大型语言模型的核心实现技术。
模型架构概览
Llama3采用了标准的Transformer架构，包含以下核心组件：
- 词嵌入层(Embedding Layer)
- 多层Transformer块(包含自注意力机制和前馈网络)
- RMSNorm归一化层
- RoPE位置编码
模型配置参数如下：
- 隐藏层维度(dim): 4096
- 层数(n_layers): 32
- 注意力头数(n_heads): 32
- KV头数(n_kv_heads): 8
- 词表大小(vocab_size): 128256
- 归一化epsilon(norm_eps): 1e-05
- RoPE基数(rope_theta): 500000.0
分词器实现
虽然本文不从头实现分词器，但我们使用基于BPE(Byte Pair Encoding)的分词方案。分词器将输入文本转换为一系列token ID，例如：
prompt = "the answer to the ultimate question of life, the universe, and everything is "
tokens = [128000] + tokenizer.encode(prompt)
# 输出: [128000, 1820, 4320, 311, 279, 17139, 3488, 315, 2324, 11, 279, 15861, 11, 323, 4395, 374, 220]
特殊token如<|begin_of_text|>(ID 128000)用于标记文本开始。
词嵌入层
词嵌入层将token ID转换为高维向量表示：
embedding_layer = torch.nn.Embedding(vocab_size, dim)
token_embeddings = embedding_layer(tokens) # 形状: [17, 4096]
这里17是token数量，4096是嵌入维度。
RMSNorm归一化
Llama3使用RMSNorm而非传统的LayerNorm，计算公式为：
output = (input * torch.rsqrt(input.pow(2).mean(-1, keepdim=True) + eps)) * weight
实现代码：
def rms_norm(tensor, norm_weights):
return (tensor * torch.rsqrt(tensor.pow(2).mean(-1, keepdim=True) + norm_eps)) * norm_weights
自注意力机制
Llama3的自注意力机制包含查询(Query)、键(Key)、值(Value)三个投影矩阵。这些矩阵被"打包"存储以提高并行效率：
q_layer0 = model["layers.0.attention.wq.weight"] # 形状: [4096, 4096]
k_layer0 = model["layers.0.attention.wk.weight"] # 形状: [1024, 4096]
v_layer0 = model["layers.0.attention.wv.weight"] # 形状: [1024, 4096]
多头注意力拆分
对于32个注意力头，我们将查询矩阵拆分为：
q_layer0 = q_layer0.view(n_heads, head_dim, dim) # 形状: [32, 128, 4096]
单个头的查询计算：
q_per_token = torch.matmul(token_embeddings, q_layer0[0].T) # 形状: [17, 128]
RoPE位置编码
RoPE(Rotary Positional Embedding)通过旋转矩阵将位置信息编码到查询和键向量中。实现步骤：
- 将128维查询向量拆分为64个2维对：
q_per_token_split_into_pairs = q_per_token.view(q_per_token.shape[0], -1, 2) # 形状: [17, 64, 2]
- 计算旋转角度：
zero_to_one_split_into_64_parts = torch.tensor(range(64))/64
freqs = 1.0 / (rope_theta ** zero_to_one_split_into_64_parts)
- 应用旋转：
# 构造旋转矩阵
cos = torch.cos(m * freqs) # m为位置索引
sin = torch.sin(m * freqs)
# 应用旋转
rotated_q = q_per_token_split_into_pairs * torch.stack([cos, sin], dim=-1)
完整层实现
一个完整的Transformer层包含：
- 注意力归一化
- 多头自注意力
- 前馈网络归一化
- 前馈网络(包含门控机制)
前馈网络实现：
w1 = model["layers.0.feed_forward.w1.weight"] # 形状: [14336, 4096]
w3 = model["layers.0.feed_forward.w3.weight"] # 形状: [14336, 4096]
w2 = model["layers.0.feed_forward.w2.weight"] # 形状: [4096, 14336]
hidden = torch.matmul(token_embeddings, w1.T) * torch.matmul(token_embeddings, w3.T)
output = torch.matmul(hidden, w2.T)
总结
通过从零实现Llama3，我们深入理解了现代大型语言模型的核心组件：
- 分词和嵌入表示
- 基于RMSNorm的归一化
- 结合RoPE的多头自注意力机制
- 门控前馈网络
这种底层实现方式虽然复杂，但能帮助我们真正掌握Transformer架构的精髓，为后续模型优化和创新打下坚实基础。
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