Llama3 처음부터 딥다이브: 처음부터 Llama3 모델을 구현하는 법 배우기

일반 소개

딥다이브 Llama3 처음부터 배우기는 깃허브에서 호스팅되는 오픈 소스 프로젝트로, Llama3 모델의 단계별 파싱과 추론 프로세스 구현에 중점을 두고 있습니다. 이 프로젝트는 naklecha/lllama3-from-scratch 프로젝트를 기반으로 최적화되어 있으며 개발자와 학습자가 Llama3의 핵심 개념과 추론 세부 사항에 대해 더 깊이 이해할 수 있도록 설계되었습니다. 이 프로젝트는 초보자도 쉽게 시작할 수 있도록 상세한 코드 주석, 구조화된 학습 경로 및 매트릭스 차원 추적을 제공합니다. 명확한 단계별 분해 및 구현 코드를 통해 사용자는 모델 추론부터 복잡한 계산까지 전체 프로세스를 마스터할 수 있으며, 이는 대규모 언어 모델을 학습하기 위한 고품질 리소스입니다.

기능 목록

• 달성하기 위한 단계별 추론수학적 추론 및 코드 구현을 포함한 Llama3 모델 추론의 각 단계에 대한 분석을 제공합니다.
• 자세한 코드 주석각 코드에 심층적인 주석을 추가하여 기능과 역할을 설명하고 기본 논리를 이해하는 데 도움을 줍니다.
• 차원 추적계산에서 행렬 차원의 변화에 주석을 달고 데이터 흐름 과정을 명확하게 보여줍니다.
• 학습 구조 최적화단계별 학습이 용이하도록 콘텐츠 순서와 목차를 재구성합니다.
• 그룹 주의 메커니즘에 대한 설명Llama3의 그룹 쿼리 주의 메커니즘과 그 구현에 대한 심층적인 설명입니다.
• SwiGLU 피드포워드 네트워크 설명SwiGLU 네트워크의 구조와 모델에서의 역할에 대해 분석합니다.
• 다중 단어 생성 지원KV-Cache 최적화 원리를 포함하여 재귀 호출을 통해 다중 단어 출력을 생성하는 방법을 설명합니다.

도움말 사용

설치 및 사용 방법

딥다이브 라마3 처음부터 시작하기는 복잡한 설치 과정 없이 사용할 수 있는 GitHub 오픈 소스 프로젝트입니다. 아래는 프로젝트를 시작하고 프로젝트의 기능을 살펴볼 수 있는 자세한 단계별 가이드입니다.

프로젝트 받기

1. GitHub 페이지 방문
   브라우저를 열고 URL을 입력합니다. https://github.com/therealoliver/Deepdive-llama3-from-scratch를 클릭하여 프로젝트 홈페이지로 이동합니다.
2. 코드 다운로드
   • 녹색을 클릭합니다. 코드 버튼.
   • 옵션 ZIP 다운로드 zip 파일을 다운로드하거나 Git 명령을 사용하여 프로젝트를 복제합니다:

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

   • ZIP 파일을 압축을 풀거나 복제된 프로젝트 폴더로 이동합니다.
3. 환경 준비
   이 프로젝트는 Python 환경과 PyTorch와 같은 일반적인 딥 러닝 라이브러리를 사용합니다. 다음 단계에 따라 구성하는 것이 좋습니다:
   • Python 3.8 이상이 설치되어 있는지 확인합니다.
   • 터미널에서 다음 명령을 실행하여 종속성을 설치합니다:

     pip install torch numpy
     

   • 전체 모델 추론을 실행해야 하는 경우, 추가적으로 transformers 또는 특정 코드 요구 사항에 따라 다른 라이브러리를 사용할 수 있습니다.

주요 기능

1. 단계적 추론에 의한 실현

• 기능 설명입력 임베딩에서 출력 예측에 이르는 Llama3 추론의 모든 단계를 분해하여 제공하는 프로젝트의 핵심입니다.
• 절차::
  1. 프로젝트 폴더에서 메인 파일을 엽니다(예 llama3_inference.py (또는 프로젝트 내 이름 지정에 따라 비슷한 이름의 문서).
  2. 문서 시작 부분의 지침을 읽고 추론의 전반적인 과정을 이해하세요.
  3. 각 세그먼트를 설명하는 주석과 함께 코드 스니펫을 단계별로 실행합니다. 예시:

     # Embedding 输入层，将 token 转换为向量
     token_embeddings = embedding_layer(tokens)
     

  4. 주석과 코드 비교를 통해 각 단계의 수학적 원리와 구현 로직을 이해합니다.
• 팁 및 유용한 정보주피터 노트북과 함께 실행하여 블록별로 코드를 실행하고 중간 결과를 확인하는 것을 권장합니다.

2. 자세한 코드 설명

• 기능 설명각 코드에는 초보자가 복잡한 개념을 이해하기에 적합한 자세한 주석이 첨부되어 있습니다.
• 절차::
  1. VS Code와 같은 코드 편집기에서 프로젝트 파일을 엽니다.
  2. 코드를 살펴볼 때 다음과 같이 시작하는 코드에 유의하세요. # 예를 들어 다음과 같이 시작하는 노트입니다:

     # RMS 归一化，避免数值不稳定，eps 防止除零
     normalized = rms_norm(embeddings, eps=1e-6)
     

  3. 댓글을 읽은 후 직접 매개변수를 수정하고 실행하여 결과가 어떻게 바뀌는지 관찰해 보세요.
• 팁 및 유용한 정보노트의 내용을 자신의 언어로 번역해 녹음하고 더 깊이 이해할 수 있습니다.

3. 차원 추적

• 기능 설명사용자가 데이터 모양 변환을 이해할 수 있도록 행렬 차원에 레이블을 지정합니다.
• 절차::
  1. 예를 들어 차원에 레이블을 지정할 위치를 찾습니다:

     # 输入 [17x4096] -> 输出 [17x128]，每 token 一个查询向量
     q_per_token = torch.matmul(token_embeddings, q_layer0_head0.T)
     

  2. 코드에서 텐서 출력의 모양을 확인하고 주석과 일치하는지 확인합니다:

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

  3. 차원 변화를 통해 주의 메커니즘 또는 피드포워드 네트워크의 계산 과정을 이해합니다.
• 팁 및 유용한 정보차원 변환 다이어그램(예: 4096 -> 128)을 수동으로 그려서 데이터 흐름을 시각적으로 파악합니다.

4. 그룹 주의의 메커니즘에 대한 설명

• 기능 설명4개의 쿼리 헤드가 키-값 벡터 집합을 공유하는 Llama3의 그룹화된 쿼리 주의(GQA)에 대한 심층적인 설명입니다.
• 절차::
  1. 주의 메커니즘 코드 세그먼트를 찾습니다(일반적으로 attention.py 또는 이와 유사한 문서에 있습니다.
  2. 예를 들어 관련 참고 사항을 읽어보세요:

     # GQA：将查询头分为组，共享 KV，维度降至 [1024, 4096]
     kv_weights = model["attention.wk.weight"]
     

  3. 코드를 실행하고 그룹화를 통해 계산량이 어떻게 줄어드는지 관찰하세요.
• 팁 및 유용한 정보기존 멀티 헤드 주의와 비교하여 GQA의 메모리 절약 효과를 계산합니다.

스위글루 피드 포워드 네트워크에 대한 설명 5.

• 기능 설명SwiGLU 네트워크가 어떻게 비선형성을 높이고 모델 표현력을 향상시키는지 설명합니다.
• 절차::
  1. 예를 들어 피드포워드 네트워크 구현 코드를 찾아보세요:

     # SwiGLU：w1 和 w3 计算非线性组合，w2 输出
     output = torch.matmul(F.silu(w1(x)) * w3(x), w2.T)
     

  2. 주석이 달린 공식을 읽고 수학적 원리를 이해하세요.
  3. 입력 데이터를 수정하고 코드를 실행하여 출력 변경 사항을 관찰하세요.
• 팁 및 유용한 정보를 ReLU로 교체하고 성능 차이를 비교해 보세요.

6. 다중 단어 생성 지원

• 기능 설명반복 호출을 통한 다중 단어 시퀀스 생성 및 KV-Cache 최적화 도입.
• 절차::
  1. 예를 들어 생성 로직 코드를 찾습니다:

     # 循环预测下一个词，直到遇到结束标记
     while token != "<|end_of_text|>":
     next_token = model.predict(current_seq)
     current_seq.append(next_token)
     

  2. 캐싱이 추론을 가속화하는 방법을 이해하려면 KV-Cache 관련 참고 사항을 읽어보세요.
  3. 짧은 문장(예: "안녕하세요")을 입력하고 실행하여 완전한 문장을 생성합니다.
• 팁 및 유용한 정보: 조정 max_seq_len 매개변수를 사용하여 다양한 길이의 출력을 테스트할 수 있습니다.

주의

• 하드웨어 요구 사항전체 추론을 실행하려면 GPU 지원이 필요할 수 있으며, 더 작은 테스트는 CPU에서 수행할 수 있습니다.
• 학습 조언더 나은 결과를 얻으려면 공식 Llama3 문서와 함께 읽으세요.
• 시운전 방법오류가 발생하면 종속성 버전을 확인하거나 GitHub 이슈 페이지에서 도움말을 확인하세요.

이 단계를 통해 기본 추론부터 최적화 기법까지 딥다이브 라마3를 처음부터 완벽하게 이해할 수 있습니다!