Llama2：基于Transformer的预训练模型

逐行对比LLaMA2和LLaMA模型源代码
随着人工智能领域的快速发展，模型开发者和研究人员越来越关注模型性能和准确性的提升。在这个背景下，本文重点关注两种模型：LLaMA2和LLaMA。本文将逐行对比这两种模型的源代码，以揭示其差异和特点。
LLaMA2是一种基于Transformer的预训练语言模型，由Facebook AI开发。它采用了类似于BERT的预训练方式，但在训练过程中采用了更加灵活的掩码策略。这一策略使得LLaMA2在文本分类、序列生成等任务中具有更好的性能。
下面是LLaMA2模型的源代码，重点突出其中的关键代码行：

import torch.nn as nn
from transformers import BertTokenizer, BertModel
class LLaMA2Model(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size, hidden_size, num_layers, num_heads):
super(LLaMA2Model, self).__init__()
self.tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('llama2-base')
self.model = BertModel.from_pretrained('llama2-base', output_attentions=True)
self.vocab_size = vocab_size
self.hidden_size = hidden_size
self.num_layers = num_layers
self.num_heads = num_heads

与LLaMA2不同，LLaMA是一种基于Transformer的自回归语言模型，同样由Facebook AI开发。它在训练过程中采用了类似于GPT的左偏移策略，使得它更适合于文本生成和对话系统等任务。
下面是与LLaMA2模型源代码进行逐行对比的LLaMA模型源代码：

import torch.nn as nn
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2Model
class LLaMAModel(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size, hidden_size, num_layers, num_heads):
super(LLaMAModel, self).__init__()
self.tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('llama-base')
self.model = GPT2Model.from_pretrained('llama-base')
self.vocab_size = vocab_size
self.hidden_size = hidden_size
self.num_layers = num_layers
self.num_heads = num_heads

从上述代码中可以看出，LLaMA2和LLaMA模型的初始化方法非常相似，都使用了transformers库中的预训练模型。然而，它们所使用的预训练模型和参数不同，LLaMA2使用的是BERT模型，而LLaMA使用的是GPT2模型。此外，LLaMA2模型的tokenizer中指定了输出掩码的参数output_attentions=True。