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LLaMA架构深度解析:从开源大模型设计到高效推理的工程实现全流程

2023年Meta发布LLaMA系列模型,标志着开源大模型时代的到来。LLaMA-1证明了使用公开数据训练可以接近GPT-3级别的性能;LLaMA-2引入了GQA和更长的上下文;LLaMA-3在15T token上训练,性能全面超越GPT-3.5。LLaMA的架构设计影响了几乎所有后续开源模型——Alpaca、Vicuna、CodeLlama等都是基于LLaMA微调的。LLaMA的工程价值在于其简洁高效的架构:Decoder-Only、RoPE、RMSNorm、SwiGLU、GQA的组合成为现代大模型的事实标准。本文将深入解析LLaMA的架构设计并提供完整实现。

当AI开始替用户做决策,一个河南内容网站把自己做成了”信源”

本文以产品经理视角,拆解垂直产业资讯平台「信舆融媒」的产品设计。它做的事情不性感:不追热点、不做 App、不做推荐算法。但它在 5 个月里沉淀了 2,265 篇深度内容、41 个品牌结构化档案,并且把「让大模型引用自己」当成了一条正式的产品线来设计。在所有产品都在研究「怎么让用户留下来」的时候,它在研究「怎么让 AI 把答案的出处指向自己」。这个反直觉的选择,值得拆开看看。

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