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大语言模型数据流程源码解读(基于llama3模型)

news 2026/2/8 15:16:40

文章目录

  • 前言
  • 一、数据进入LlamaForCausalLM(LlamaPreTrainedModel)类
  • 二、数据进入LlamaModel(LlamaPreTrainedModel)类
    • 1、input_ids的embedding编码
    • 2、position_ids位置获取
    • 3、causal_mask因果mask构建
      • 1、causal_mask调用
      • 2、因果mask代码解读(_update_causal_mask)
    • 4、hidden_states获取
    • 5、decoder_layers解码
  • 三、数据进入LlamaDecoderLayer(nn.Module)类
    • 1、LlamaDecoderLayer类源码解读
    • 2、input_layernorm结构处理hidden_states输入
  • 四、数据进入LlamaSdpaAttention(LlamaAttention)类
    • 1、LlamaSdpaAttention类源码解读
    • 2、qkv获取
    • 3、位置rotary_emb编码
      • 1、位置编码调用
      • 2、位置编码源码
    • 4、位置编码应用
      • 1、位置编码应用调用方法
      • 2、位置编码apply_rotary_pos_emb应用
    • 5、past_key_value更新
    • 6、key与value重复
    • 7、因果关系处理
    • 8、attention实现方法torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention
    • 9、attn_output进行线性
    • 10、返回值
  • 五、数据再次进入LlamaDecoderLayer(nn.Module)类
    • 1、hidden_states返回值处理
    • 2、FFN操作
    • 3、输出内容outputs
  • 六、数据再次进入LlamaModel类
    • 1、获取hidden_states内容
    • 2、hidden_states的norm方法
    • 3、后续源码
  • 七、数据再次进入LlamaForCausalLM类
    • 1、lm_head加工
    • 2、loss计算？和返回内容

前言

如果只是简单构建训练与推理的大语言模型，还是比较简单，直接使用huggignface调用即可。然而，理解其源码或内部原理是比较麻烦的，尽管我在之前文章给出了很多解释，但我还是想通过数据流走向来解读模型整个流程与源码内部机理。这样，我们可方便更深入的理解大语言模型！

一、数据进入LlamaForCausalLM(LlamaPreTrainedModel)类

数据转成input_ids与attention_mask后该如何转换，我们首先看到原始数据会进入到下面调用方法self.model，其如下图：

在这里插入图片描述

我们知道input_ids与attention_mask是[1,96]，是未进行embedding！

二、数据进入LlamaModel(LlamaPreTrainedModel)类

1、input_ids的embedding

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