手把手从零打造 Llama3：解锁下一代预训练模型

引言

        Llama3 相较于 Llama2，不仅在模型架构上做了显著优化，尤其是全局查询注意力机制（GQA）的引入，使得模型在大规模数据处理上表现更加出色。同时，Llama3 采用了与 GPT 一致的 tiktoken 分词器，大幅提升了分词效率。

        本篇文章将带你从头构建 Llama3 预训练流程，深入了解其关键细节和实现方式，让你掌握这一下一代模型的核心技术。

1. 启动训练脚本

        在这一步中，我们将实现 Llama3 的预训练框架。核心代码包含模型初始化、数据加载与批处理，以及训练循环的定义。为了便于操作，所有模型的细节和实现细节都在 llama_model.py 文件中定义。

import math
import os
import time
from contextlib import nullcontext
from datetime import datetime
from functools import partial

import torch
from LLama_content.llama_model import Transformer, ModelArgs
from LLama_content.llama_model import Task

# 定义输出目录和训练配置
out_dir = "output"
eval_interval = 2000
log_interval = 1
eval_iters = 100
eval_only = False
always_save_checkpoint = False
init_from = "scratch"

# 数据配置
batch_size = 128
max_seq_len &#