Deepdive Llama3 From Scratch: Lernen Sie, Llama3-Modelle von Grund auf zu implementieren

Allgemeine Einführung

Deepdive Llama3 From Scratch ist ein auf GitHub gehostetes Open-Source-Projekt, das sich auf das schrittweise Parsen und die Implementierung des Inferenzprozesses von Llama3-Modellen konzentriert. Es wurde auf der Grundlage des naklecha/lllama3-from-scratch-Projekts optimiert und soll Entwicklern und Lernenden helfen, ein tieferes Verständnis für die Kernkonzepte und Argumentationsdetails von Llama3 zu erlangen. Das Projekt bietet detaillierte Codekommentare, strukturierte Lernpfade und Anweisungen zur Verfolgung der Matrixdimension, die Anfängern den Einstieg erleichtern. Mit einer klaren Schritt-für-Schritt-Demontage und Implementierungscode können Benutzer den gesamten Prozess von der Modellinferenz bis hin zu komplexen Berechnungen meistern, was eine hochwertige Ressource für das Lernen großer Sprachmodelle darstellt.

Funktionsliste

• Schritt-für-Schritt-Überlegungen zur ErreichungLlama3: Bietet eine Aufschlüsselung der einzelnen Schritte der Llama3-Modellinferenz, einschließlich der mathematischen Ableitung und der Code-Implementierung.
• Ausführliche Kommentare zum CodeHinzufügen von ausführlichen Kommentaren zu jedem Codestück, um seine Funktion und Rolle zu erklären und die zugrunde liegende Logik zu verstehen.
• Verfolgung der Dimensionen: Vermerken Sie die Änderung der Matrixdimensionen bei der Berechnung und zeigen Sie deutlich den Datenflussprozess.
• Optimierung der LernstrukturenUmstrukturierung der Reihenfolge der Inhalte und des Inhaltsverzeichnisses, um das schrittweise Lernen zu erleichtern.
• Erläuterung des Mechanismus der GruppenaufmerksamkeitEine ausführliche Erklärung des Aufmerksamkeitsmechanismus für Gruppenabfragen von Llama3 und seine Implementierung.
• SwiGLU Feedforward Network BeschreibungDissecting the structure of the SwiGLU network and its role in the model.
• Unterstützung von MehrwortgenerierungDemonstration der Erzeugung von Mehrwortausgaben durch rekursive Aufrufe, einschließlich des KV-Cache-Optimierungsprinzips.

Hilfe verwenden

Installation und Verwendung

Deepdive Llama3 From Scratch ist ein Open-Source-Projekt von GitHub, das ohne einen komplizierten Installationsprozess verwendet werden kann. Im Folgenden finden Sie detaillierte Schritte, um die Funktionen des Projekts zu erkunden.

Holen Sie sich das Projekt

1. Besuchen Sie die GitHub-Seite
   Öffnen Sie Ihren Browser und geben Sie die URL ein https://github.com/therealoliver/Deepdive-llama3-from-scratchum zur Projekthomepage zu gelangen.
2. Code herunterladen
   • Klicken Sie auf das grüne Code Schaltfläche.
   • Option ZIP herunterladen Laden Sie die Zip-Datei herunter, oder klonen Sie das Projekt mit dem Git-Befehl:

     git clone https://github.com/therealoliver/Deepdive-llama3-from-scratch.git
     

   • Extrahieren Sie die ZIP-Datei oder wechseln Sie in den Ordner des geklonten Projekts.
3. Vorbereitung der Umwelt
   Das Projekt stützt sich auf die Python-Umgebung und gängige Deep-Learning-Bibliotheken wie PyTorch. Die folgenden Schritte werden für die Konfiguration empfohlen:
   • Stellen Sie sicher, dass Python 3.8 oder höher installiert ist.
   • Führen Sie den folgenden Befehl im Terminal aus, um die Abhängigkeit zu installieren:

     pip install torch numpy
     

   • Wenn Sie eine vollständige Modellinferenz durchführen möchten, müssen Sie möglicherweise zusätzlich die Transformatoren oder andere Bibliotheken, je nach den spezifischen Anforderungen des Codes.

Hauptfunktionen

1) Realisierung durch schrittweise Argumentation

• Funktionelle BeschreibungDies ist das Herzstück des Projekts, das jeden Schritt der Llama3-Inferenz, von der Einbettung der Eingaben bis zur Vorhersage der Ausgaben, aufschlüsselt.
• Verfahren::
  1. Öffnen Sie die Hauptdatei im Projektordner (z. B. llama3_inference.py (oder ähnlich benannte Dokumente, je nach Benennung innerhalb des Projekts).
  2. Lesen Sie die Anweisungen am Anfang des Dokuments, um den gesamten Prozess der Argumentation zu verstehen.
  3. Führen Sie die Codeschnipsel Schritt für Schritt aus, wobei die einzelnen Abschnitte durch Kommentare erläutert werden. Beispiel:

     # Einbettungs-Eingabeschicht zur Umwandlung von Token in Vektoren
     token_embeddings = embedding_layer(tokens)
     

  4. Verstehen Sie die mathematischen Prinzipien und die Implementierungslogik der einzelnen Schritte anhand von Kommentaren und Codevergleichen.
• Tipps & TricksEs wird empfohlen, ihn mit Jupyter Notebook auszuführen, um den Code Block für Block auszuführen und die Zwischenergebnisse zu sehen.

2. ausführliche Kommentare zum Code

• Funktionelle BeschreibungJeder Code wird von ausführlichen Kommentaren begleitet, die auch Anfängern helfen, komplexe Konzepte zu verstehen.
• Verfahren::
  1. Öffnen Sie die Projektdatei in einem Code-Editor wie VS Code.
  2. Wenn Sie den Code durchsehen, beachten Sie, dass der Code, der mit # Noten, die zum Beispiel mit beginnen:

     # RMS normalisiert, um instabile Werte zu vermeiden, eps, um Nullabweichungen zu verhindern
     normalisiert = rms_norm(Einbettungen, eps=1e-6)
     

  3. Versuchen Sie, nachdem Sie die Kommentare gelesen haben, die Parameter selbst zu ändern, führen Sie das Programm aus und beobachten Sie, wie sich die Ergebnisse ändern.
• Tipps & TricksÜbersetzen Sie die Notizen in Ihre eigene Sprache, um sie aufzuzeichnen und Ihr Verständnis zu vertiefen.

3. dimensionales Tracking

• Funktionelle BeschreibungBeschriftung der Matrixdimensionen, um den Benutzern das Verständnis der Datenformtransformationen zu erleichtern.
• Verfahren::
  1. Suchen Sie nach Stellen, an denen Sie z. B. Maße angeben können:

     # Eingabe [17x4096] -> Ausgabe [17x128], ein Abfragevektor pro Token
     q_pro_Token = torch.matmul(token_embeddings, q_layer0_head0.)
     

  2. Überprüfen Sie die Form des vom Code ausgegebenen Tensors und stellen Sie sicher, dass sie mit den Kommentaren übereinstimmt:

     print(q_per_token.shape) # output torch.Size([17, 128])
     

  3. Verständnis des Berechnungsprozesses von Aufmerksamkeitsmechanismen oder Feedforward-Netzwerken durch Dimensionsänderungen.
• Tipps & TricksManuelles Plotten von Dimensionsumwandlungsdiagrammen (z. B. 4096 -> 128), um den Datenfluss visuell zu erfassen.

4. eine Erklärung des Mechanismus der Gruppenaufmerksamkeit

• Funktionelle BeschreibungEine ausführliche Erläuterung der Grouped Query Attention (GQA) für Llama3, bei der sich alle 4 Abfrageköpfe einen Satz von Schlüssel-Wert-Vektoren teilen.
• Verfahren::
  1. Suchen Sie das Codesegment "Attention Mechanism", das sich normalerweise im aufmerksamkeit.py oder in einem ähnlichen Dokument.
  2. Lesen Sie z. B. die entsprechenden Hinweise:

     # GQA: Aufteilung des Abfragekopfes in Gruppen, gemeinsame Nutzung von KVs, Reduzierung der Dimensionalität auf [1024, 4096]
     kv_weights = model["attention.wk.weight"]
     

  3. Führen Sie den Code aus und beobachten Sie, wie die Gruppierung den Berechnungsaufwand verringert.
• Tipps & TricksBerechnung der Speicherersparnis von GQA im Vergleich zur traditionellen Multi-Head-Attention.

5. eine Beschreibung des SwiGLU Feed-Forward-Netzwerks

• Funktionelle BeschreibungErklären Sie, wie SwiGLU-Netze die Nichtlinearität erhöhen und die Modelldarstellung verbessern.
• Verfahren::
  1. Suchen Sie z. B. den Code für die Implementierung des Feedforward-Netzes:

     # SwiGLU: w1 und w3 berechnen nichtlineare Kombinationen, w2 gibt aus
     Ausgabe = torch.matmul(F.silu(w1(x)) * w3(x), w2.)
     

  2. Lesen Sie die kommentierten Formeln und verstehen Sie ihre mathematischen Prinzipien.
  3. Ändern Sie die Eingabedaten, führen Sie den Code aus und beobachten Sie die Ausgabeänderungen.
• Tipps & TricksVersuchen Sie, es durch ReLU zu ersetzen, und vergleichen Sie den Leistungsunterschied.

6. die Unterstützung der Erzeugung mehrerer Wörter

• Funktionelle BeschreibungGenerierung von Mehrwortsequenzen durch wiederholte Aufrufe und Einführung der KV-Cache-Optimierung.
• Verfahren::
  1. Suchen Sie z. B. den Code der Generierungslogik:

     # Schleife zur Vorhersage des nächsten Wortes, bis sie auf das End-Token trifft
     while Token ! = "".
     next_token = model.predict(current_seq)
     current_seq.append(next_token)
     

  2. Lesen Sie die KV-Cache-Hinweise, um zu verstehen, wie Caching die Inferenz beschleunigt.
  3. Geben Sie einen kurzen Satz ein (z. B. "Hallo") und führen Sie den Vorgang aus, um einen vollständigen Satz zu erzeugen.
• Tipps & TricksAnpassungen max_seq_len um Ausgaben unterschiedlicher Länge zu testen.

caveat

• Hardware-Voraussetzung: GPU-Unterstützung kann erforderlich sein, um eine vollständige Inferenz durchzuführen, kleinere Tests können auf der CPU durchgeführt werden.
• Lernberatung: Für bessere Ergebnisse in Verbindung mit dem offiziellen Llama3-Papier lesen.
• Verfahren zur InbetriebnahmeWenn Sie auf einen Fehler stoßen, überprüfen Sie die Version der Abhängigkeit oder schauen Sie auf der Seite GitHub Issues nach.

Mit diesen Schritten können Sie Deepdive Llama3 From Scratch vollständig beherrschen, von den grundlegenden Überlegungen bis hin zu den Optimierungstechniken!