Llama 3 をゼロから実装：TensorFlowによる詳細なチュートリアル

このプロジェクトは、naklecha/llama3-from-scratch の拡張版であり、Llama 3 モデルの実装原理と詳細な推論プロセスを理解し習得するのに役立つように、包括的に改善・最適化されています。主な改善点としては、コンテンツの提示順序の再構成、ディレクトリ構造の調整、詳細なコードアノテーション、行列次元の変化の完全なアノテーション、豊富な原理説明と詳細な導出、KV-Cache の導出に関する章の追加、そして中国語と英語のバイリンガルドキュメントなどが挙げられます。このチュートリアルは、モデルファイルと設定ファイルの読み込みから始まり、テキストから埋め込みへの変換、Transformer ブロックの構築、アテンションメカニズムの実装、位置エンコーディング (RoPE)、RMS 正規化、SwiGLU フィードフォワードネットワークなどを段階的に説明し、最終的に次のトークンの予測を行います。さらに、トップ k 予測、異なるトークン埋め込みの影響、そして KV キャッシュメカニズムの原理と利点についても探求しています。