【AI原理解析】— Meta Llama-3模型

Transformer架构

Meta Llama3采用了优化的自回归Transformer架构，这种架构是专为处理复杂的文本生成任务设计的。Transformer架构基于多层自注意力机制，能有效捕捉输入数据之间的依赖关系。

解码器（Decoder-only）设计

与一些同时包含编码器和解码器的Transformer架构不同，Meta Llama3仅使用了解码器部分，这使其更适合生成文本序列。

Group Query Attention (GQA)技术

为了提高模型的推理效率和处理长文本的能力，Meta Llama3引入了GQA技术。这一技术允许模型在处理长序列时更有效地分配注意力资源。