نویسنده این پست، ( Raschka) است.
یک سوال رایج ازنظرنويسنده این است که GPT چگونه با Llama مقایسه می‌شود. به نظر من، یکی از بهترین راه‌ها برای درک تفاوت‌ها، پیاده‌سازی هر دو مدل از ابتدا است.

خلاصه‌ای از تفاوت‌های اصلی بین GPT-2 XL و Llama می‌پردازد:

1. Vocabulary Size:GPT-2 XL از واژگان بزرگ‌تری با 50,257 توکن پشتیبانی می‌کند، در حالی که Llama 2 دارای 32,000 توکن است. البته، در مدل اخیر Llama 3، تعداد واژگان به 128K افزایش یافته است.
2. Positional Embeddings:GPT-2 XL از جایگذاری موقعیتی مطلق استفاده می‌کند، اما Llama از جایگذاری‌های موقعیتی چرخشی (ROPE) بهره می‌برد.
3. Attention Heads:Llama نسبت به GPT-2 XL سرهای توجه بیشتری دارد، که به معنای توزیع بهتر توجه بر روی داده‌های ورودی و درک بهتر زمینه است.
4. Activation Function:GPT-2 XL از تابع فعال‌سازی GELU استفاده می‌کند، در حالی که Llama از تابع SiLU (Swish) بهره می‌برد، که ساده‌تر و کارآمدتر است.
5. Normalization:در Llama، نرمال‌سازی لایه استاندارد با نرمال‌سازی لایه RMS جایگزین شده است که می‌تواند به آموزش سریع‌تر و همگرایی پایدارتر منجر شود.

گيت هاب