大模型的实践应用33-关于大模型中的Qwen2与Llama3具体架构的差异全解析
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下大模型的实践应用33-关于大模型中的Qwen2与Llama3具体架构的差异全解析。Qwen2模型与Llama3模型在架构上存在一些细微的差异，这些差异主要体现在注意力机制、模型尺寸相关参数以及嵌入层处理等方面。以下是对这些差异的详细分析。
文章目录
- 一、模型架构基础
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- Qwen2模型架构简述
- Llama3模型架构简述
- 二、架构细微差异
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- （一）层次结构
- （二）参数设置
- （三）注意力机制
- （四）数据处理与输入输出层
- 三、实际应用案例对比
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- （一）机器翻译
- （二）文本生成
- （一）问答系统
- 四、最新研究进展引用
- 五、性能指标对比
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- （一）准确率
- （二）推理速度
- （三）内存占用
- 六、模型训练过程对比
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- （一）训练数据集
- （二）训练时间
- （三）训练策略
- 总结
一、模型架构基础
Qwen2模型架构简述
1.模型尺寸
Qwen2系列模型包含了多个不同尺寸的模型，如Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B以及Qwen2-72B等，以满足不同场景的需求。
在模型尺寸相关参数上，Qwen2-7B的Q、K、V、O隐层尺寸为3584，而Qwen2-72B的隐层尺寸则达到8192。滑动窗口（模型尺寸）由32768（32K）增长为131072（128K），词表大小也有所增加。
2.注意力机制
Qwen2所有尺寸的模型都使用了GQA（分组查询注意力）机制，这种机制在保持与多查询注意力相当的处理速度的同