LlamaForCausalLM:使用的自回归auto regression,下一个token就是target,采用cross enctropy的loss计算; classLlamaForCausalLM(LlamaPreTrainedModel):def__init__(self, config): super().__init__(config) self.llama=LlamaModel(config) self.lm_head= nn.Linear(config.hidden_size, config.vocab_size, bias...
LM head: 将decoder layers的输出(即每一个token的对应的向量表示),映射到对下一个token的预测,输出的大小是字典的大小。 RMSNorm: 负责正则化,让模型训练更稳定,算是经典技巧了 在前向传播的过程中,一个token先是被表示为一个大小为 hidden_dim 的向量(embedding layer),不断的进行信息的融合(Decoder layers:...
lm_head = nn.Linear( config.hidden_size, config.vocab_size, bias=False) def forward(self, *args, **kwargs) -> torch.tensor: if len(args) == 1: args = args[0] # LM hidden_states, attention_mask, position_ids = args # hidden_states = data.hidden_states hidden_states = self....
那么为什么会从原始的NHA转换到MQA再转到GQA呢? 原始的MHA(Multi-Head Attention)中,QKV三部分有相同数量的头且一一对应。每次做Attention,head1的QKV就做好自己运算就可以,输出时各个头加起来即可。而MQA(Multi-query Attention)则是,让Q仍然保持原来的头数,但KV只有一...
merging base_model.model.lm_head.weightmerging base_model.model.model.layers.0.self_attn.q_proj.lora_A.weightmerging ...base_model.model.model.layers.31.mlp.up_proj.lora_A.weightLoading LoRA: /workspace/output/llama-book-alpace-zh/lora , tokenizer path: /workspace/output/llama-book-alpace...
这意味着如果要在模板中使用这些分词器，还需要对它们进行训练，并更新嵌入层和 lm_head，对内存会产生额外的需求。如果使用者有更多的算力，可以修改 run_fsdp_qlora.py 脚本中的 LLAMA_3_CHAT_TEMPLATE 环境变量。在配置参数方面，作者使用了新的 TrlParser 变量，它允许我们在 yaml 文件中提供超参数，或者通过...
这意味着如果要在模板中使用这些分词器，还需要对它们进行训练，并更新嵌入层和 lm_head，对内存会产生额外的需求。如果使用者有更多的算力，可以修改 run_fsdp_qlora.py 脚本中的 LLAMA_3_CHAT_TEMPLATE 环境变量。在配置参数方面，作者使用了新的 TrlParser 变量，它允许我们在 yaml 文件中提供超参数，或者通过...
现在，由于网络中的每个注意力或 FFN 块都对输入和输出进行了线性运算，可以将额外的运算 Q 吸收到模块的线性层中。由于网络包含残差连接，还必须将 Q 应用于所有之前的层（一直到嵌入）和所有后续层（一直到 LM Head）的输出。不变函数是指输入变换不会导致输出改变的函数。在本文的例子中，可以对 transformer ...
answer ['lm_head'] =0 answer ['model.embed_tokens'] =0foriinrange(80): device= i // 45answer['model.layers.{}'.format(i)] =device answer ['model.norm'] = 1importjsonprint(json.dumps(answer, indent=4)) 这个每一层的情况,我们可以在模型结构中看到 ...
通过对比huggingface模型中的config.json,首先可以看出,模型都是 LlamaForCausalLM 这个类,模型结构不变。具体差别在于: ① vocab_size:32000 ->128256。词汇表的扩大,导致embedding参数的增大 (128256-32000)*4096*2 Byte=752MB,另外模型最后一层lm_head的输出维度就是vocab_size,所以lm_head的参数同样增大752MB,...