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京东 11.11 红包
主流开源大模型LLama基本架构 KV-Cache, Rotary Positional Embedding, RMS Norm, Grouped Query
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https://www.youtube.com/watch?v=Mn_9W1nCFLo Full explanation of the LLaMA 1 and LLaMA 2 model from Meta, including Rotary Positional Embeddings, RMS Normalization, Multi-Query Attention, KV-Cache, Grouped Multi-Query Attention (GQA), the SwiGLU Activation function and more! Chapters 00:00:00 - Introduction 00:02:20 - Transformer vs LLaMA 00:05:20 - LLaMA 1 00:06:22 - LLaMA 2 00:06:59 - Input Embeddings 00:08:52 - Normalization & RMSNorm 00:24:31 - Rotary Positional Embeddings 00:37:19 - Review of Self-Attention 00:40:22 - KV Cache 00:54:00 - Grouped Multi-Query Attention 01:04:07 - SwiGLU Activation function
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