【NLP高频面题 - LLM架构篇】LLM对Transformer都有哪些优化？
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目前主流的大模型架构都是基于LLaMa架构的改造，LLaMa（Large Language Model Meta AI）是由Meta AI开发的一种大语言模型，其核心架构是基于Transformer模型，这是一种由多层自注意力机制和前馈神经网络组成的深度学习结构。
具体来说，LLaMa模型主要由Attention和MLP层堆叠而成，并采用了前置层归一化、RMSNorm归一化函数、SwiGLU激活函数、分组查询注意力机制和旋转位置编码等技术进行改进。
LLaMa模型具有多种参数规模版本，包括7B、13B、33B和65B等多种不同的参数量，这是目前语言领域领先模型中的主流架构。
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