Deepdive Llama3 From Scratch: обучение реализации моделей Llama3 с нуля

Общее введение

Deepdive Llama3 From Scratch - это проект с открытым исходным кодом, размещенный на GitHub и посвященный пошаговому разбору и реализации процесса вывода моделей Llama3. Он оптимизирован на основе проекта naklecha/lllama3-from-scratch и призван помочь разработчикам и учащимся глубже понять основные концепции и детали рассуждений в Llama3. Проект содержит подробные комментарии к коду, структурированные пути обучения и отслеживание размерности матрицы, что облегчает новичкам начало работы. Благодаря четкому пошаговому разбору и коду реализации пользователи могут освоить весь процесс от вывода модели до сложных вычислений, что является высококачественным ресурсом для изучения больших языковых моделей.

Список функций

• Пошаговые рассуждения для достижения: Предоставляет описание каждого этапа вывода модели Llama3, включая математическое обоснование и реализацию кода.
• Подробные комментарии к коду: Добавьте подробные аннотации к каждому фрагменту кода, чтобы объяснить его функцию и роль и помочь понять логику, лежащую в основе.
• Отслеживание размеров: аннотируют изменение размерности матрицы в процессе вычислений и наглядно показывают процесс передачи данных.
• Оптимизация структур обучения: Пересмотрите порядок изложения материала и оглавление, чтобы облегчить пошаговое обучение.
• Объяснение механизма группового внимания: Подробное объяснение механизма внимания к групповым запросам в Llama3 и его реализации.
• Описание сети SwiGLU Feedforward Network: Разбор структуры сети SwiGLU и ее роли в модели.
• Поддержка генерации нескольких слов: Демонстрирует, как генерировать многословный вывод с помощью рекурсивных вызовов, включая принцип оптимизации KV-Cache.

Использование помощи

Как установить и использовать

Deepdive Llama3 From Scratch - это проект с открытым исходным кодом на GitHub, который можно использовать без сложного процесса установки. Ниже приведены подробные шаги, которые помогут вам начать работу и изучить возможности проекта.

Получить проект

1. Посетите страницу GitHub
   Откройте браузер и введите URL-адрес https://github.com/therealoliver/Deepdive-llama3-from-scratchчтобы перейти на главную страницу проекта.
2. Код загрузки
   • Нажмите на зеленую кнопку Код Кнопка.
   • опция Скачать ZIP Загрузите zip-архив или клонируйте проект с помощью команды Git:

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

   • Распакуйте ZIP-файл или перейдите в папку с клонированным проектом.
3. Подготовка к защите окружающей среды
   Проект опирается на среду Python и распространенные библиотеки глубокого обучения, такие как PyTorch. Для настройки рекомендуется выполнить следующие шаги:
   • Убедитесь, что установлен Python 3.8 или выше.
   • Выполните следующую команду в терминале, чтобы установить зависимость:

     pip install torch numpy
     

   • Если вам необходимо выполнить полный вывод модели, вам может потребоваться дополнительно установить transformers или других библиотек, в зависимости от конкретных требований кода.

Основные функции

1. Реализация с помощью пошаговых рассуждений

• Функциональное описание: Это ядро проекта, обеспечивающее разборку каждого шага вывода Llama3, от встраивания входных данных до предсказания выходных.
• процедура::
  1. Откройте главный файл в папке проекта (например. llama3_inference.py (или документы с аналогичными названиями, в зависимости от именования в проекте).
  2. Прочитайте инструкции в начале документа, чтобы понять общий процесс рассуждения.
  3. Выполните фрагменты кода шаг за шагом с комментариями, поясняющими каждый фрагмент. Пример:

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

  4. Поймите математические принципы и логику реализации каждого шага с помощью комментариев и сравнений кода.
• Советы и рекомендации: Рекомендуется запускать его с помощью Jupyter Notebook, чтобы выполнять код блок за блоком и видеть промежуточные результаты.

2. подробные комментарии к коду

• Функциональное описание: Каждый фрагмент кода сопровождается подробными аннотациями, что позволяет новичкам разобраться в сложных концепциях.
• процедура::
  1. Откройте файл проекта в редакторе кода, например VS Code.
  2. Просматривая код, обратите внимание, что код, начинающийся с # Заметки, начинающиеся, например, с:

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

  3. Прочитав комментарии, попробуйте самостоятельно изменить параметры и запустить его, наблюдая за тем, как меняются результаты.
• Советы и рекомендации: Переведите заметки на свой язык, чтобы записать их и углубить свое понимание.

3. отслеживание размеров

• Функциональное описание: Маркировка изменений размерности матрицы, чтобы помочь пользователям понять преобразования формы данных.
• процедура::
  1. Найдите места для обозначения размеров, например:

     # 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. Проверьте форму тензора, выводимого кодом, и убедитесь, что она согласуется с комментариями:

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

  3. Понимание вычислительного процесса механизмов внимания или фидфорвардных сетей через изменение размерности.
• Советы и рекомендации: Вручную постройте диаграммы преобразования размерности (например, 4096 -> 128), чтобы получить визуальное представление о потоке данных.

4. Объяснение механизма группового внимания

• Функциональное описание: Подробное объяснение Grouped Query Attention (GQA) для Llama3, где каждые 4 запроса имеют общий набор векторов ключ-значение.
• процедура::
  1. Найдите сегмент кода "Механизм внимания", который обычно находится в attention.py или в аналогичном документе.
  2. Прочитайте соответствующие заметки, например:

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

  3. Запустите код и посмотрите, как группировка уменьшает объем вычислений.
• Советы и рекомендации: Рассчитайте экономию памяти при использовании GQA по сравнению с традиционным многоголовым вниманием.

5. Описание сети с прямой зависимостью SwiGLU

• Функциональное описание: Объясните, как сети SwiGLU увеличивают нелинейность и улучшают представление модели.
• процедура::
  1. Найдите код реализации сети с прямолинейным движением, например:

     # 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. Прочитайте аннотированные формулы и поймите их математические принципы.
  3. Измените входные данные, запустите код и наблюдайте за изменениями на выходе.
• Советы и рекомендации: Попробуйте заменить его на ReLU и сравните разницу в производительности.

6. поддержка генерации нескольких слов

• Функциональное описание: Генерация многословных последовательностей с помощью повторяющихся вызовов и введение оптимизации KV-Cache.
• процедура::
  1. Найдите логический код генерации, например:

     # 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. Прочитайте заметки о KV-Cache, чтобы понять, как кэширование ускоряет вывод.
  3. Введите короткое предложение (например, "Привет") и запустите его, чтобы сгенерировать полное предложение.
• Советы и рекомендации: Корректировки max_seq_len параметр для тестирования выходов различной длины.

предостережение

• требования к оборудованиюДля проведения полноценных выводов может потребоваться поддержка GPU, однако небольшие тесты можно проводить и на CPU.
• Советы по обучению: Для достижения лучших результатов читайте вместе с официальной бумагой Llama3.
• Метод ввода в эксплуатацию: Если вы столкнулись с ошибкой, проверьте версию зависимости или обратитесь за помощью на страницу проблем GitHub.

С помощью этих шагов вы сможете полностью освоить Deepdive Llama3 From Scratch, начиная с базовых рассуждений и заканчивая методами оптимизации!