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 ## 模型架构
 
-MetaMath在MetaMathQA数据集上对LLama-2模型进行微调，LLama-2基于Transformer架构，具有自注意力机制、位置编码、多头注意力、前馈神经网络、残差连接和层归一化等特点。它通过预训练和微调在大规模语料库上学习语言模式和知识，并在特定任务上表现出色。
+MetaMath在MetaMathQA数据集上对LLama-2模型进行微调，LLama-2基于Transformer decoder-only架构，具有自注意力机制、位置编码、多头注意力、前馈神经网络、残差连接和层归一化等。它通过预训练和微调在大规模语料库上学习语言模式和知识，并在特定任务上表现出色。
 
 ## 算法原理