第一步:数据准备 首先,我们需要准备训练数据。你可以使用现有的语料库,如 Common Crawl,或者使用自己的数据集。在数据预处理阶段,你需要将文本转换为模型可以理解的格式。常见的预处理步骤包括分词、删除停用词和词干提取等。 第二步:模型构建 接下来,我们需要构建 LLM 的模型。以 Transformer 模型为例,你可以使用 ...
LLM是最流行AI聊天机器人的核心基础,比如ChatGPT、Gemini、MetaAI、Mistral AI等。在每一个LLM,有个核心架构:Transformer。我们将首先根据著名的论文“Attention is all you need”-https://arxiv.org/abs/1706.03762来构建Transformer架构。 首先,我们将逐块构建Transformer模型的所有组件。然后,我们将组装所有块来构建...
预训练模型：我们将使用预训练模型Salesforce/xgen-7b-8k-base，该模型可在Hugging Face上使用。Salesforce 训练了这一系列名为 XGen-7B 的 7B LLM，对高达 8K 的序列进行了标准的密集关注，最多可获得 1.5T 代币。分词器： 这是训练数据上的标记化任务所必需的。加载预训练模型和分词器的代码如下：pretrained_...
PyTorchConf2024,利用Torch.Compile、FSDP2、FP8等技术加速LLM训练 本次pytorch24大会上,除了介绍pytorch新特性功能外,还做了编译器CPU加速、数据加速、边缘加速、训练加速等实践分享。本文主要介绍在pytorch中如何做训练加速,中间会穿插torch.compile+FSDP、数据加速等内容做补充。 大模型训练的原生pytorhc库torchtitan,...
Pytorch团队提出了一种纯粹通过PyTorch新特性在的自下而上的优化LLM方法。 Pytorch团队提出了一种纯粹通过PyTorch新特性在的自下而上的优化LLM方法,包括: Torch.compile: PyTorch模型的编译器 GPU量化:通过降低精度操作来加速模型 推测解码:使用一个小的“草稿”模型...
在做大语言模型(LLM)的训练、微调和推理时,使用英伟达的 GPU 和 CUDA 是常见的做法。在更大的机器学习编程与计算范畴,同样严重依赖 CUDA,使用它加速的机器学习模型可以实现更大的性能提升。 虽然CUDA 在加速计算领域占据主导地位,并成为英伟达...
这两天，FlashAttention团队推出了新作：一种给Transformer架构大模型推理加速的新方法，最高可提速8倍。该方法尤其造福于长上下文LLM，在64k长度的CodeLlama-34B上通过了验证。甚至得到了PyTorch官方认可：如果你之前有所关注，就会记得用FlashAttention给大模型加速效果真的很惊艳。不过它仅限于训练阶段。因此，这一新...
Transformers示例一次介绍一种技术后，我们将应用这些技术在文本分类任务上训练 BigBird-Roberta LLM。 如果...
我们先来看看结果,该团队重写 LLM,推理速度比基线足足快了 10 倍,并且没有损失准确率,只用了不到 1000 行的纯原生 PyTorch 代码! 所有基准测试都在 A100-80GB 上运行的,功率限制在 330W。 这些优化包括: Torch.compile:PyTorch 模型编译器, PyTorch 2.0 加入了一个新的函数,叫做 torch.compile (),能够通过一...
预训练模型:我们将使用预训练模型Salesforce/xgen-7b-8k-base,该模型可在Hugging Face上使用。Salesforce 训练了这一系列名为 XGen-7B 的 7B LLM,对高达 8K 的序列进行了标准的密集关注,最多可获得 1.5T 代币。 分词器:这是训练数据上的标记化任务所必需的。加载预训练模型和分词器的代码如下: ...