前言

  主要进行Qwen模型架构进行讲解。

1.Qwen整体介绍

  Qwen的整体架构与Llama2类似，如下图所示：

• tokenizer将文本转为词表里面的数值。
• 数值经过embedding得到一一对应的向量。
• attention_mask是用来看见左边、右边，双向等等来设定。
• 各类下游任务，Casual, seqcls等，基本都是基础模型model后面接对应的Linear层，还有损失函数不一样。

2.学习记录

  在本次课程中，我深入学习了Transformer和Qwen2这两种先进的算法原理，并通过实践掌握了它们的代码实现流程。通过对相关源码的细致研读，我领悟到了Transformer中的位置编码（PE）与Qwen2中的相对位置编码（RoPE）之间的联系和它们各自独特的特点。这段学习经历极大地丰富了我的知识储备，并提升了我的技术理解力。