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在使用 LLaMA#xff08;Large Language Model Meta AI#xff09;权重时#xff0c;通常会涉及到与模型权重存储和加载相关的文件。这些文件通常是以二进制格式存储的#xff0c;具有特定的结构来支持高效的模型操作。以下以Llama-7… 文章目录 1. 概要2. 文件组成 1. 概要
在使用 LLaMALarge Language Model Meta AI权重时通常会涉及到与模型权重存储和加载相关的文件。这些文件通常是以二进制格式存储的具有特定的结构来支持高效的模型操作。以下以Llama-7B为例对这些文件的详细介绍
2. 文件组成
1. 模型权重文件 模型权重文件包含了用于神经网络层的参数矩阵例如权重矩阵和偏置向量。这些参数是训练时优化得到的。 文件格式通常是 .bin 或 .pt
如下图所示
pytorch_model.binmodel-00001-of-00002.bin 权重文件通常是分片存储的如果模型较大如 LLaMA-13B 或 LLaMA-65B会分成多个文件
配置文件 名为 config.json 或 model_config.json包含模型的结构和超参数等关键信息是加载模型时解析权重的关键文件如
隐藏层大小注意力头数词嵌入维度层数
词汇表文件 名为 tokenizer.json 或 vocab.json存储模型的词汇表用于将文本数据转换为模型的输入。 通常与 merges.txt 配合使用支持 Byte Pair Encoding (BPE) 或 SentencePiece 的分词方式 tokenizer.json主要功能
文本到seq的映射 将输入文本切分成较小的片段通常是词、子词或字符。 使用唯一编号ID对每个片段进行编码。 例如“Hello, LLaMA!” 转换为 [15496, 11, 12745, 0]。seq到文本的逆映射 在生成模型输出时将模型生成的整数序列映射回文本。例如[15496, 11, 12745, 0] 转换回 “Hello, LLaMA!”。
