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本文介绍了从零开始实现Llama2模型的系列教程，重点讲解了预归一化(RMSNorm)和旋转位置编码(RoPE)两个核心模块。RMSNorm通过简化归一化计算提升效率，而RoPE创新性地使用复数旋转来编码位置信息。文章通过生动的类比解释技术原理，并提供了模块化代码实现，为理解现代大语言模型架构提供了实践基础。

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本文内容来自 https://datawhalechina.github.io/llm-universeLarge Language Model ， 简称 LLM，也称大语言模型，是一种旨在理解和生成人类语言的人工智能模型。LLM 通常指包含数百亿（或更多）参数的语言模型，它们在海量的文本数据上进行训练，从而获得对语言深层次的理解。目前，国外的知名 LLM 有 GPT-3.5、GPT-4、PaLM

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