Llama 4 架构设计与开源生态
Llama 4 是 Meta 推出的开源大模型，首次在 Llama 系列中引入 MoE 架构，推动了开源大模型的能力边界。
架构创新
- MoE 架构：稀疏激活，降低推理成本
- GQA：减少 KV Cache 内存
- RoPE 扩展：支持超长上下文
- 多语言优化：覆盖 200+ 语言
python
# RoPE 旋转位置编码
def apply_rope(x, freqs):
x_complex = torch.view_as_complex(x.float().reshape(*x.shape[:-1], -1, 2))
freqs_complex = torch.polar(torch.ones_like(freqs), freqs)
return torch.view_as_real(x_complex * freqs_complex).flatten(-2)开源生态
Llama 4 的发布催生了大量衍生模型，通过微调适配各种垂直场景，形成了繁荣的开源生态。