1. 输入部分

• Text：原始输入文本，模型需要处理的自然语言数据。
• Tokenizer：分词器，将输入文本转换为词汇表中的索引（ID），便于后续处理。
• Input_ids：经过分词处理后的ID序列，作为模型的输入。

2. 嵌入层

• Embedding：将输入的ID转换为高维向量（嵌入向量），使得模型能够理解词汇之间的语义关系。

3. 主干结构（Qwen2）

• Qwen2：模型的核心部分，包含多个层（Layers），用于处理输入数据并提取特征。
• Hidden_states：在每一层中生成的隐藏状态，表示模型对输入的理解和特征提取。

4. 层（Layers）

• Layers1, Layers2, …, Layersn：表示模型中的多个层，每一层都对输入进行处理，提取更高层次的特征。

5. 归一化层

• RMSNorm：一种归一化方法，用于稳定训练过程，减少梯度消失或爆炸的风险。

6. 解码层（Decoder layer）

• Hidden_states：解码过程中生成的隐藏状态，作为后续计算的输入。
• residual：残差连接，将输入与输出相加，帮助模型更好地学习。

7. 注意力机制（Attention）

• Attention：核心机制，用于计算输入序列中各个部分之间的关系。
• Query、Key、Value：注意力机制的三个组成部分，分别用于计算注意力权重。
• Apply_rotary_pos_emb：应用旋转位置嵌入，增强模型对序列中位置信息的理解。
• Repeat_kv：重复Key和Value，以便在计算注意力时使用。
• Dot_attn：计算Query与Key的点积，得到注意力分数。
• Attention_weight：经过Softmax处理后的注意力权重，用于加权Value。
• Softmax：将注意力分数转换为概率分布，确保所有权重之和为1。
• Matmul：矩阵乘法操作，将注意力权重与Value相乘，得到最终的注意力输出。

8. 多层感知机（MLP）

• MLP：多层感知机，用于进一步处理隐藏状态。
• HS：隐藏状态，作为MLP的输入。
• Act：激活函数，增加模型的非线性能力。
• Linear：线性变换，通常用于调整维度或进行特征提取。

9. 输出层

• Linear：最终的线性变换，将处理后的数据映射到输出空间。
• Loss：计算损失，用于评估模型的性能。
• Output：模型的最终输出，通常是预测结果或生成的文本。

总结

整个结构图展示了一个复杂的深度学习模型，强调了从输入文本到最终输出的各个处理步骤，包括分词、嵌入、特征提取、注意力机制和输出生成。每个部分都在模型的学习和推理过程中发挥着重要作用。

注：以上内容部分来自ChatGPT的图像分析，可能有误

https://github.com/huggingface/transformers

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参考文献：

从零手搓大模型（一）

Tiny Universe - Llama3架构

LLama3模型讲解

tiny-universe01-Qwen-blog学习笔记

Tiny-universe组队学习task1学习笔记

LLama3模型讲解