405B为何不用MOE结构？LLaMA 3.1结构及影响解析

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原标题：405B为何不用MOE结构？LLaMA 3.1结构及影响解析
关键字：报告,模型,数据,解读,结构
文章来源：智猩猩AGI
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直播预告 |「智猩猩大模型技术公开课」正式开讲啦~8月5日晚7点开讲，合合信息智能创新事业部研发总监常扬将直播讲解《大模型RAG技术架构与应用实践》，内容覆盖RAG关技术架构、核心模块及关键技术精讲，欢迎扫名~导读文章来自知乎，作者为张俊林博士。原文标题为“大模型结构的进化（一）：LLaMA 3.1结构及影响解析”，本文只做学术/技术分享，如有侵权，联系删文。
本文是作者就LLaMA 3的模型结构、训练过程做些解读，并对其影响、小模型如何做、合成数据等方面的看法。
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/710780476LLama 3 405B模型效果已经赶上目前最好的闭源模型比如GPT 4o和Claude 3.5，这算是开源届的大事，技术报告接近100页，信息很丰富，粗略看了一下，很有启发。这里就LLaMA 3的模型结构、训练过程做些解读，并对其影响、小模型如何做、合成数据等方面谈点看法。
01LLaMA 3模型结构LLaMa 3模型结构
LLaMA 3的模型结构如上图所示，这基本已经形成目前Dense LLM模型的标准结构了，绝大多数LLM模型结

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