Micro LLAMA是精简的教学版LLAMA 3模型实现，能帮助学习者理解大型语言模型架构。整个项目仅约180行代码，便于理解和学习。Micro LLAMA用的是LLAMA 3中最小的8B参数模型，模型本身需15GB存储空间，运行时约需30GB内存。代码默认在CPU上运行，需注意内存消耗。Micro LLAMA基于micro_llama.py文件提供模型代码，基于micro_llama.ipynb笔记本引导用户探索。Micro LLAMA适合对深度学习和模型架构感兴趣的研究者和学生。
Micro LLAMA的主要功能教学目的：Micro LLAMA的主要功能是作为教学工具，帮助学生和研究人员理解大型语言模型的工作原理和架构。代码简洁：基于将实现压缩到大约180行代码，Micro LLAMA让复杂的模型架构变得易于阅读和理解。环境管理：提供创建和管理Conda环境的指令，用户能轻松地设置和维护所需的开发环境。易于实验：支持用户在没有高性能计算资源的情况下进行实验和测试。Micro LLAMA的技术原理模型架构：Micro LLAMA实现LLAMA 3模型的基本架构，包括核心组件如自注意力（Self-Attention）机制和前馈神经网络（Feed-Forward Networks, FFNs）。模块化设计：Micro LLAMA保持模块化设计，各个组件（如嵌入层、编码器层等）能独立理解和修改。环境配置：jiyu Conda环境管理，Micro LLAMA提供清晰的指南来设置所需的依赖和运行环境，这有助于用户避免配置相关的问题。实验与探索：Micro LLAMA提供Jupyter笔记本micro_llama.ipynb，支持用户直接与模型交互，进行实验和探索。Micro LLAMA的项目地址GitHub仓库：https://github.com/vedaldi/micro_llamaMicro LLAMA的应用场景学术教学：在大学课程中，向学生展示大型语言模型的内部工作机制，帮助学生理解深度学习在自然语言处理中的应用。研究与开发：研究人员测试新的模型架构或算法，模型架构或算法可能在未来被应用到更大规模的语言模型中。教育项目和工作坊：在编程工作坊中，作为一个实践项目，让学生实际操作加深对语言模型的理解。个人学习与探索：对于自学者来说，Micro LLAMA提供一个易于理解和修改的模型，学生能自行探索和学习语言模型的构建。软件开发：开发者快速构建原型，验证新想法，或者作为开发新软件工具的基础。 
