使用场景
开发者可以用这个项目来学习大型语言模型的内部结构
研究人员可以基于此项目进行模型优化和算法改进的研究
教育工作者可以将其作为教学材料，帮助学生理解复杂的模型
产品特色
实现了Llama3模型的注意力机制
包含了模型的前馈网络
提供了模型权重的加载方式
使用了RoPE（旋转位置编码）技术
提供了详细的代码注释和解释
支持自定义的提示（prompt）输入
使用教程
首先，需要下载并安装Python环境以及必要的库，如PyTorch。
其次，从官方链接下载Llama3模型的权重文件。
然后，克隆或下载此GitHub项目到本地。
接着，根据项目中的说明，设置好环境变量和路径。
之后，运行项目中的Jupyter Notebook文件，开始模型的实现和测试。
最后，可以通过修改代码来实现自定义的功能或进行实验。
