前言

  主要进行Qwen模型架构进行讲解。

1.Qwen整体介绍

  Qwen的整体架构与Llama2类似,如下图所示:

  • tokenizer将文本转为词表里面的数值。
  • 数值经过embedding得到一一对应的向量。
  • attention_mask是用来看见左边、右边,双向等等来设定。
  • 各类下游任务,Casual, seqcls等,基本都是基础模型model后面接对应的Linear层,还有损失函数不一样。

2.学习记录

  在本次课程中,我深入学习了Transformer和Qwen2这两种先进的算法原理,并通过实践掌握了它们的代码实现流程。通过对相关源码的细致研读,我领悟到了Transformer中的位置编码(PE)与Qwen2中的相对位置编码(RoPE)之间的联系和它们各自独特的特点。这段学习经历极大地丰富了我的知识储备,并提升了我的技术理解力。

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