Implementierung von LLaMA3 in 100 Zeilen reinem Jax

Dieser Beitrag demonstriert die Implementierung von LLaMA3 von Grund auf mit nur 100 Zeilen reinem Jax-Code. Der Autor hat sich für Jax aufgrund seiner klaren Ästhetik und leistungsstarker Funktionen wie XLA-Beschleunigung, JIT-Kompilierung und vmap-Vektorisierung entschieden. Der Artikel beschreibt detailliert jede Komponente des Modells, einschließlich Gewichtsinitialisierung, BPE-Tokenisierung, dynamischen Einbettungen, rotatorischer Positionscodierung, gruppierter Query-Attention und des Vorwärtsdurchlaufs. Auch einzigartige Jax-Funktionen wie PRNG-Schlüsselverwaltung und JIT-Kompilierung werden erklärt. Schließlich zeigt der Autor, wie das Modell auf einem Shakespeare-Datensatz trainiert wird, und liefert den Code der Trainingsschleife.