405B為何不用MOE結構？LLaMA 3.1結構及影響解析

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原標題：405B為何不用MOE結構？LLaMA 3.1結構及影響解析
關鍵字：報告,模型,數據,解讀,結構
文章來源：智猩猩AGI
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內容摘要：

直播預告 |「智猩猩大模型技術公開課」正式開講啦~8月5日晚7點開講，合合信息智能創新事業部研發總監 常揚將直播講解《大模型RAG技術架構與應用實踐》，內容覆蓋RAG關技術架構、核心模塊及關鍵技術精講，歡迎掃名~導讀文章來自知乎，作者為張俊林博士。原文標題為“大模型結構的進化（一）：LLaMA 3.1結構及影響解析”，本文只做學術/技術分享，如有侵權，聯系刪文。
本文是作者就LLaMA 3的模型結構、訓練過程做些解讀，并對其影響、小模型如何做、合成數據等方面的看法。
原文鏈接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/710780476LLama 3 405B模型效果已經趕上目前最好的閉源模型比如GPT 4o和Claude 3.5，這算是開源屆的大事，技術報告接近100頁，信息很豐富，粗略看了一下，很有啟發。這里就LLaMA 3的模型結構、訓練過程做些解讀，并對其影響、小模型如何做、合成數據等方面談點看法。
01LLaMA 3模型結構LLaMa 3模型結構
LLaMA 3的模型結構如上圖所示，這基本已經形成目前Dense LLM模型的標準結構了，絕大多數LLM模型結

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