一文带你看懂开源大模型基石LLaMA核心技术点，DeepSeek/千问等LLM的模型结构基础

BMSM4U8BRN1I

LLaMA是目前很多SOTA开源大模型的基础，包括DeepSeek、千问等在内的很多大模型的模型机构大体上都沿用了LLaMA。因此，LLaMA在模型结构的设计上可以说是目前大模型的一种最佳实践。这篇文章就给大家汇总一下LLaMA的核心模型结构。
LLaMA的主体结构仍然基于Transformer，本文主要介绍LLaMA各个版本相比于Transformer的改进部分，包括Pre-Normalization、RMSNorm、SwiGLU激活函数、Rotray Embedding等部分。
1.Pre-Normalization

基础的Transformer每一层的计算逻辑是attention->add->norm->ffn->add->norm。其中norm为LayerNormalization。这种在attention和add之后的norm称为Post-Normalization。而LLaMA中采用了Pre-Normalization，主要源自于ON LAYER NORMALIZATION IN THE TRANSFORMER ARCHITECTURE（ICLR 2020）这篇文章。其核心是将LayerNormalization放在每层Transformer的输入位置。两者的差异如下图和表所示。
图片
图片
文中通过分析实验和分析发现，Post-Normalization方法在训练开始阶段模型的输出层的梯度范数比较大，模型层数越靠后梯度越大，这给训练的初始阶段带来了不稳定性。而使用Pre-Normalization，各层的梯度范数基本想同，因次使用Pre-Normalization可以提升训练的稳定性。此外，通过warm-up等策略，让初始的学习率小一些，可以缓解Post-Normalization的这种初始阶段梯度范数较大的问题。
图片
2.RMSNorm

基础的Transformer在norm部分采用的是LayerNormalization，在LLaMA中则使用了RMSNorm，是一种针对LayerNormalization的改进，出自论文Root Mean Square Layer Normalization（NeuIPS 2019）中。LayerNorm每一层需要计算输入的每条样本向量各个元素的均值和方差，然后对输入进行归一化处理。这种方法虽然可以提升训练稳定性，但是大幅增加了模型中的计算开销。如下图，相同步数下使用LayerNorm可以降低1.6的loss，而相同时间下只能降低1.1的loss，说明LayerNorm的计算开销较大。
图片
为了解决这个问题，文中提出的RMSNorm将LayerNorm进行了简化，原来的LayerNorm是计算均值和方差，而RMSNorm改为计算元素的均方根，用均方根进行归一化。这样做虽然牺牲了LayerNorm对输入数据的re-centering能力，但是最终效果和LayerNorm差不多，说明LayerNorm的有效并不来源于re-centering。
图片
从实验效果看，使用RMSNorm模型收敛更快，也取得了更好的效果。
图片
3.SwiGLU

基础的Transformer结构中，激活函数使用的是ReLU。而LLaMA中将所有ReLU更换为SwiGLU激活函数，以此来提升模型的表现。SwiGLU发表于文章GLU Variants Improve Transformer（2020）中，SwiGLU是Swish激活函数和GLU激活函数的结合，Swish、GLU、SwiGLU激活函数的形式分别如下：
图片
图片
图片
这里面的核心是利用了门控的思路，原始的输入过一个sigmoid，得到一个0~1的和输入向量维度相同的gate，以此对原始输入各个维度进行缩放。论文中在基于Transformer Encoder-Decoder的语言模型中，分别进行了预训练、finetune等不同激活函数的效果测试，都验证了SwiGLU相比ReLU等其他激活函数可以取得更好的效果。
图片
4.Rotary Position Embedding

基础的Transformer中采用绝对位置编码，即每个位置映射成一个embedding，或者用三角函数定义位置编码。但是绝对位置编码的核心问题在于，无法支持超出训练长度的建模，因为这些embedding在训练过程中没见过。在文本生成中，需要灵活支持很长的文本生成场景，因此绝对位置编码的弊端就显露出来。
旋转位置编码发表于论文ROFORMER: ENHANCED TRANSFORMER WITH ROTARY POSITION EMBEDDING（2023）中，是一种相对位置编码方法，能够灵活支持不同长度的文本输入和输出。其核心出发点是将位置编码信息放到attention的计算中，通过query和key的内积引入相对编码，目标是寻找一个函数f，其内积能够实现只和query和key的向量输入，以及两个元素的相对位置相关：
图片
对应的函数在2维的情况下可以表示为如下形式，满足上述需求：
图片
这里利用了复数的计算实现相对位置编码，整体的计算流程未，对于 token 序列中的每个词嵌入向量，首先计算其对应的 query 和 key 向量，然后对每个 token 位置都计算对应的旋转位置编码，接着对每个 token 位置的 query 和 key 向量的元素按照 两两一组应用旋转变换，最后再计算 query 和 key 之间的内积得到 self-attention 的计算结果。下图是论文中的示意图计算流程示意图。
图片
5.Grouped-Query Attention

为了提升infer的运算效率，LLaMA将基础Transformer中的self-attention改成了GQA: Training Generalized Multi-Query Transformer Models from Multi-Head Checkpoints（2023）中提出的grouped-query attention。在多头self-attention中，每和head内都会进行一次QKV的映射，再进行attention计算。而Grouped-query会将多个head分成多个组，每个组内的query使用相同的K和V，而不再每个head都进行一次映射，以此节省计算开销。
图片