这一章我们介绍一下llama模型， 这一模型目前在开源领域十分出名，llama模型是一个训练模型，负责语义理解的编码。接下来我们就来看看这个模型。llama 1模型llama 1模型结构llama模型也是基于Transformer的模型架构，但是在Transformer上做了一些修改，第一个修改就是收到GPT3的启发的预归一化动作，就是在每个Transformer子层之前对输入进行归一化，而不是在

大模型的推理也是大模型领域需要研究的一个重要部分，涉及到推理的优化方法。● 减小模型尺寸：常见的方法包括模型量化、知识蒸馏、权重共享等。这些方法可以减少存储空间的占用、提高模型的加载速度和推理速度等。● 减少计算操作：常见的方法包括模型剪枝和稀疏激活等。这些方法的核心思想是用更高效、计算量更少的操作来代替模型中原有的操作知识蒸馏知识蒸馏不是一个新的概念， 相信大家应在其他的机器学习的背景知识上了解