LLaMA开源大模型源码分析！

Datawhale干货

作者：宋志学，Datawhale成员，通过分析transformers仓库的LLaMA源码，去除了张量并行和梯度保存的代码，仅保留了模型基础结构，并对LLaMA模型结构进行了梳理。

作者自今年四月份接触深度学习以来，第一次通过Datawhale与小伙伴们共同学习和讨论，已经能够阅读源码。Datawhale被视作一个开放的学习平台，鼓励成员前进并共同进步。

博客地址：宋志学的Datawhale博客

LLaMA-Model

LlamaModel类继承自PreTrainedModel，并提供了保存模型、加载模型和初始化权重等通用方法。LlamaConfig类负责定义模型参数，如vocab_size和hidden_size等。

LlamaModel初始化

模型初始化时，设置了模型的padding_idx和vocab_size属性，初始化了嵌入层、解码器层和归一化层。嵌入层负责将输入标记映射为向量，解码器层由多个LlamaDecoderLayer组成，归一化层使用了RMS Layer Norm。同时，通过post_init()完成初始化和检查。

LlamaModel forward

forward函数将input_ids向量化后，通过解码器层处理，每层输出的hidden_states作为下一层的输入，最后对hidden_states进行归一化处理，以BaseModelOutputWithPast的形式输出。

LlamaDecoderLayer

DecoderLayer通过初始化hidden_size、self_attn和mlp等组件来构成。forward函数中，hidden_states经过一系列处理，包括norm、attention操作和mlp全连接操作，最终输出处理后的hidden_states。

LlamaAttention

LlamaAttention类实现了多头注意力机制。初始化时，设置了dropout概率、头数和头维度等参数。forward过程中，query、key和value通过全连接层后，应用旋转位置嵌入，并通过矩阵乘法和dropout等操作，最终输出注意力结果。

LlamaMLP

LlamaMLP类包含全连接层，负责处理模型中的非线性变换。输入数据x通过up_proj和gate_proj处理，然后相乘后通过down_proj。

LlamaRMSNorm

LlamaRMSNorm类实现了RMS Layer Norm归一化，通过标准化权重来稳定学习过程，有助于深度学习模型的学习。

本文提供了LLaMA模型的详细解读，包括其类结构、初始化过程、前向传播机制、解码器层、注意力机制、多层感知机和归一化等关键组件的作用和实现方式。