Coding LLaMA 2 from scratch in PyTorch - KV Cache, Grouped Query Attention, Rotary PE, RMSNorm

摘要

詳細示範如何從零開始用 PyTorch 編寫 LLaMA 2 模型，涵蓋旋轉位置嵌入、RMS 歸一化、群組查詢注意力等核心機制與推理策略。觀眾可學習 Transformer 架構的實作細節與自訂模型的開發流程。

This video teaches how to code the LLaMA 2 model from scratch in PyTorch, covering key components like rotary embeddings and inference strategies.

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提到的工具與公司

• PyTorch
• LLaMA 2
• SwiGLU
• RMSNorm
• Rotary PE
• GQA

適合誰看

具備 Transformer 基礎知識並想深入理解與實作大型語言模型的開發者。

摘要依據

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