我们来算笔账,以Llama 7B模型为例,hidden_size为4096,也就说每个K,V有4096 个数据,假设是半精度浮点数据float16,一个Transformer Block中就有 4096* 2 *2 = 16KB的单序列 K,V缓存空间,而Llama 2一共32个Transformer Block,所以单序列整个模型需要16 * 32 = 512KB的缓存空间,那多序列呢?如果此时句子长度...
以llama7B模型为例,hidden_size为4096,也就是每个K、V有4096个数据,假设半精度浮点数数据float16,一个Transformer Block中就有409622=16KB的单序列KV缓存空间,而llama2一共32个Transformer Block,所以单序列整个模型需要16*32=512KB的缓存空间,那多序列呢?如果此时句子长度为1024,那就得512MB的缓存空间了。而现在...
1.embedding size的修改比较简单,只需要在config配置文件run_llama2_7b.yaml里将vocab_size修改为32768即可,如下图中标识部分 congfig文件修改位置 2.llama2中的MLP前馈神经网络定义在llama_layer.py的类LlamaFeedForward中。建议直接在LlamaFeedForward中,无视外部传参,直接对self.hidden_dim这个参数赋值为14336 前馈...
the hidden size of the pre-trained model output_dim = 768 # e.g., the output size of the...
batch_size, kv_seq_len, num_key_value_heads, head_dim=key_layer.shape#使用索引操作 index_first_axis 来避免不必要的内存复制,减少IOkey_layer =index_first_axis( key_layer.reshape(batch_size*kv_seq_len, num_key_value_heads, head_dim), indices_k ...
value矩阵权重[number_size * dim_hidden * dim_model ] 映射到 维度为[1 * dim_hidden * dim...
model_name: 'llama2_7b' runner config runner_config: epochs: 2 batch_size: 1 sink_mode: True sink_size: 2 optimizer optimizer: type: FP32StateAdamWeightDecay beta1: 0.9 beta2: 0.999 eps: 1.e-8 learning_rate: 1.e-5 lr sechdule ...
基于2中的checkpoint,使用boolq dev.jsonl数据集进行评估 基于3中的checkpoint,使用boolq dev.jsonl数据集进行评估(参数不变,仅更改checkpoint路径) 四、日志信息: 基于全参微调后的评估日志 using world size: 8, data-parallel size: 1, context-parallel size: 1 tensor-model-parallel size: 8, pipeline-mode...
首先是权重 [hidden_size, hidden_size],我们一般使用二维的张量,即矩阵的形式来进行表示。在本次分享中,我们后续会用 [H, H] 来表示。 其次是激活值 [batch_size, seq_len, hidden_size],即输入输出值,我们一般使用三维的张量来进行表示。其中 batch_size 代表批的大小,seq_len 代表句子的长度 ,hidden_si...
根据网友分析,Mistral 8x7B在每个token的推理过程中,只使用了2个专家。 以下是从模型元数据中提取的信息: {"dim": 4096, "n_layers": 32, "head_dim": 128, "hidden_dim": 14336, "n_heads": 32, "n_kv_heads": 8, "norm_eps": 1e-05, "vocab_size": 32000, "moe": {"num_experts_per...