2.1.1 模型显存(Model Memory) 模型自身所占用的显存大小与参数量、参数类型相关。常见类型fp32、fp16/bf16、还有int8、fp8等。 计算满足 ModelMem = TypeSize * Params 根据不同数据类型,有如下计算公式( 单位:GB): fp32 = 4 * params / (1024 * 1024 * 1024) fp16/bf16 = 2 * params / (102...
size_t param_sizes[NUM_PARAMETER_TENSORS]模型各参数层的size float* params_memory模型参数实际存储位置 int num_parameters总参数量 这几个变量会在之后做详细的介绍和总结。 首先创建用GPT2结构体声明创建model;接下来在gpt2_build_from_checkpoint函数中,将提前下载好的GPT2模型加载到定义好的GPT2结构体model...
对于 LLM(大语言模型),data size issue(译者注:此处应当指的是由于大规模数据传输导致的内存带宽受限问题)主要通过仅对模型权重进行量化的技术来解决(如 GTPQ [5] 和 AWQ [6] 量化算法),以及 KV-cache 量化来解决。 减少内存操作的次数。在 GPU 上运行任务实际上就是执行一个有向图,图中的每个节点都代表...
:对数据标注过程有一个非常有指导意义的介绍 Parameter-Efficient Model Adaptation LLM参数量很大,想要去做全量参数的fine turning代价很大,所以需要一些高效经济的方法。 一些PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning)方法 Adapter Tuning Prefix Tuning Prompt Tuning Low-Rank Adapation(LoRA) 推荐阅读: 【万字长文】LLaMA...
注意：提醒一下，在MHA模型中，n_heads.d_head=d_model，但我们不会用它来简化上述公式。因此，KV缓存的总大小（以字节为单位）为：KV缓存面临的第一个挑战是：它随着批处理大小以及总序列长度呈线性增长。由于它随着总序列长度的增长而增长，因此，KV缓存的大小实际上并没有上限，而GPU内存显然是有限的。更糟...
megatron存储的梯度并不是半精度的，而是利用apex算子直接计算单精度的梯度，存储在parameter.main_grad中...
每个张量参数(tensor parameter)所需的空间取决于精度(precision):全精度(FP32)为 4 字节/参数,半精度(BF16、FP16)为 2 字节/参数,8 位(bit)数据类型(INT8、FP8)为 1 字节/参数,等等。 b为batch size,t 为序列总长度(包括用户提供的提示词(prompt)以及模型生成的补全部分(completion)),n_layer 为解码...
Changing the top-k parameter sets the size of the shortlist the model samples from as it outputs each token. Setting top-k to 1 gives us greedy decoding.top-p#top-p 又名 Nucleus Sampling(核采样)与top-k 固定选取前 k 个 tokens 不同,top-p 选取的 tokens 数量不是固定的,这个方法是设定...
使用大的批大小(large batch size) 优势归一化(advantage normalization) 以及对 reference model 使用指数移动平均进行更新(exponential moving average for the reference model)。 研究团队成功使用 PPO 算法在对话任务 Safe-RLHF/HH-RLHF 以及...
Performance Comparison on Commonsense Reasoning and Aggregated Benchmarks.For a fair comparison, we report competing methods' results reproduced by us using their released models. PS: parameter size (billion). T: tokens (trillion). HS: HellaSwag. WG: WinoGrande. ...