Deepdive Llama3 From Scratch: Llama3モデルをゼロから実装する方法を教える

はじめに

Deepdive Llama3 From ScratchはGitHubでホストされているオープンソースプロジェクトで、Llama3モデルの推論プロセスのステップバイステップの解析と実装に焦点を当てています。naklecha/lllama3-from-scratchプロジェクトに基づいて最適化されており、開発者や学習者がLlama3のコアコンセプトや推論の詳細をより深く理解できるように設計されています。このプロジェクトは、詳細なコードコメント、構造化された学習パス、行列次元のトレース命令を提供し、初心者が簡単に始められるようになっています。明確なステップバイステップの分解と実装コードにより、ユーザーはモデルの推論から複雑な計算までの完全なプロセスをマスターすることができ、大規模な言語モデルを学習するための高品質なリソースとなります。

機能一覧

• ステップ・バイ・ステップの推論Llama3のモデル推論の各ステップについて、数学的な導出とコードの実装を含めて説明しています。
• 詳細なコードコメント各コードに詳細な注釈を加え、その機能と役割を説明し、基本的なロジックの理解を助ける。
• 寸法追跡計算における行列の次元の変化を注釈し、データフローのプロセスを明確に示す。
• 学習構造の最適化ステップ・バイ・ステップの学習を容易にするために、内容の順序と目次を再編成する。
• 集団注意メカニズムの説明Llama3のグループクエリーアテンションメカニズムとその実装についての詳細な説明。
• SwiGLUフィードフォワードネットワークの説明SwiGLUネットワークの構造とモデルにおける役割を解明する。
• マルチワード生成のサポートKV-Cacheの最適化原理を含め、再帰的呼び出しによるマルチワード出力の生成方法を示す。

ヘルプの使用

インストールと使用方法

Deepdive Llama3 From ScratchはGitHubのオープンソースプロジェクトで、複雑なインストールプロセスなしで使用できます。以下は、プロジェクトの機能を使い始めるための詳細な手順です。

プロジェクト

1. GitHubページを見る
   ブラウザを開き、URLを入力する。 https://github.com/therealoliver/Deepdive-llama3-from-scratchをクリックすると、プロジェクトのホームページに移動します。
2. ダウンロードコード
   • 緑色の コード ボタンだ。
   • オプション ダウンロード ZIP zipをダウンロードするか、Gitコマンドを使ってプロジェクトをクローンしてください：

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

   • ZIPファイルを解凍するか、クローンされたプロジェクトフォルダに移動します。
3. 環境準備
   このプロジェクトはPython環境とPyTorchのような一般的な深層学習ライブラリに依存している。設定には以下の手順を推奨する：
   • Python 3.8以上がインストールされていることを確認する。
   • ターミナルで以下のコマンドを実行し、依存関係をインストールする：

     pip install torch numpy
     

   • 完全なモデル推論を実行する必要がある場合は、さらに 変圧器 またはその他のライブラリーを使用する。

主な機能

1.段階的推論による実現

• 機能説明入力の埋め込みから出力の予測まで、Llama3の推論のすべてのステップを分解して提供する。
• 手続き::
  1. プロジェクトフォルダー内のメインファイルを開く（例えば llama3_inference.py (プロジェクト内の命名によっては、似たような名前のドキュメントもある）。
  2. 推論の全体的なプロセスを理解するために、文書の冒頭にある説明を読んでください。
  3. コード・スニペットをステップ・バイ・ステップで実行し、各セグメントをコメントで説明する。例

     # トークンをベクトルに変換する埋め込み入力層
     token_embeddings = embedding_layer(tokens)
     

  4. コメントやコードの比較を通じて、各ステップの数学的原理と実装ロジックを理解する。
• ヒントとコツJupyter Notebookで実行すると、ブロックごとにコードを実行し、中間結果を見ることができます。

2.詳細なコードコメント

• 機能説明各コードには詳細な注釈が付されており、初心者が複雑な概念を理解するのに適しています。
• 手続き::
  1. VS Codeなどのコードエディタでプロジェクトファイルを開く。
  2. コードをブラウズする際には、以下のコードに注意してください。 # で始まるノート：

     # RMSは不安定な値を避けるために正規化され、epsはゼロ除去を防ぐ。
     正規化 = rms_norm(embeddings, eps=1e-6)
     

  3. コメントを読んだら、自分でパラメーターを変更して実行してみて、結果がどう変わるか観察してみよう。
• ヒントとコツメモを自分の言語に翻訳して記録し、理解を深める。

3.寸法追跡

• 機能説明データ形状の変換をユーザーが理解できるように、行列の次元の変更にラベルを付けます。
• 手続き::
  1. 例えば、寸法を表示する場所を見つける：

     # 入力[17x4096] -> 出力[17x128]、トークン毎に1クエリベクトル
     q_per_token = torch.matmul(token_embeddings, q_layer0_head0.)
     

  2. コードが出力するテンソルの形状をチェックし、それがコメントと一致していることを確認する：

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

  3. 次元の変化を通して、注意メカニズムやフィードフォワードネットワークの計算過程を理解する。
• ヒントとコツ: データの流れを視覚的に把握するために、手動で次元変換図（例：4096→128）をプロットする。

4.集団注意のメカニズムの説明

• 機能説明Llama3におけるグループ化クエリーアテンション(GQA)の詳細な説明。
• 手続き::
  1. アテンションメカニズムコードセグメントを探す。 注意.py または同様の文書に記載する。
  2. 例えば、関連する注釈を読む：

     # GQA: クエリヘッダをグループに分け、KVを共有し、次元を[1024, 4096]に減らす。
     kv_weights = model["attention.wk.weight"] の場合。
     

  3. コードを実行し、グループ化によって計算量がどのように減るかを観察する。
• ヒントとコツGQAが従来のマルチヘッドアテンションと比較して節約できるメモリを計算します。

5.SwiGLUフィード・フォワード・ネットワークの説明

• 機能説明SwiGLUネットワークがどのように非線形性を高め、モデルの表現力を向上させるかを説明する。
• 手続き::
  1. 例えば、フィードフォワードネットワークの実装コードを探す：

     # SwiGLU: w1 と w3 が非線形結合を計算、w2 が出力
     出力 = torch.matmul(F.silu(w1(x)) * w3(x), w2.)
     

  2. 注釈付きの公式を読み、その数学的原理を理解する。
  3. 入力データを変更し、コードを実行し、出力の変化を観察する。
• ヒントとコツReLUに置き換えて性能の違いを比べてみてください。

6.マルチワード生成のサポート

• 機能説明呼び出しの繰り返しによる複数ワードシーケンスの生成とKV-Cache最適化の導入。
• 手続き::
  1. 例えば、生成ロジックのコードを見つける：

     # 終了トークンに出会うまで次の単語を予測するループ
     while token ！= "".
     next_token = model.predict(current_seq)
     current_seq.append(next_token)
     

  2. キャッシュが推論をどのように高速化するかについては、KV-Cacheの関連ノートをお読みください。
  3. 短い文章（例："Hello"）を入力して実行すると、完全な文章が生成される。
• ヒントとコツ調整 max_seq_len パラメータを使用して、異なる長さの出力をテストする。

ほら

• ハードウェア要件完全な推論を実行するにはGPUのサポートが必要かもしれないが、より小さなテストはCPUで実行できる。
• 学習アドバイスより良い結果を得るために、Llama3公式紙と合わせてお読みください。
• 試運転方法エラーが発生した場合は、依存関係のバージョンを確認するか、GitHubのIssuesページでヘルプを確認してください。

これらのステップを踏むことで、基本的な推論から最適化のテクニックまで、Deepdive Llama3 From Scratchを完全に把握することができます！