答案是不会,激活值和batch_size以及seq_length相关,实际训练的时候激活值对显存的占用会很大,对于激活值的正向优化大于备份模型参数的负向优化,最终的显存是减少的。(这里还可以考虑梯度检查点的优化方法,能更进一步优化激活值的显存,感兴趣可以看看这个大模型高效训练...
seq_length],右上三角表示当前 token 能看到哪些 token。 在上图中, ” 咳嗽怎么办” 经过预处理和分词后, 得到 5 个 token (即 [”_”, ” 咳嗽”, ” 怎么办”, ”[gMASK]”, bos_token]),即变量 seq_length 的值为 5 。context_length 表示 bos_token 左边的 token 的个数, bos_token 的...
seq_len,d_model分别为本文维度说明中的s和h,也即序列长度和每个token的向量维度 W^Q, W^K, W^V 即attention层需要做训练的三块权重。 k_dim,v_dim满足: k\_dim = v\_dim = d\_model//num\_heads = h // num\_heads 理清了单头,我们来看多头的情况,下图展示了当num_heads = 2时attention...
要扩展大模型的上下文长度,就需要扩展 RoPE 层,也就是扩展其 COS 和 SIN 矩阵,让RoPE支持更长序列的输入。 RoPE 中的 COS 和 SIN 矩阵维度(seq_length, embed_dim),其中 seq_length 就是模型支持的最大序列长度,embed_dim 是词嵌入维度。矩阵中的每个值表示一个位置上的正弦或余弦编码。为了支持更长的上下...
seq_len,d_model分别为本文维度说明中的s和h,也即序列长度和每个token的向量维度 即attention层需要做训练的三块权重。 k_dim,v_dim满足: 理清了单头,我们来看多头的情况,下图展示了当num_heads = 2时attention层的计算方法。即对每一块权重,我们都沿着列方向(k_dim)维度切割一刀。此时每个head上的的维度都...
max_length=max_seq_len, padding="max_length", truncation=True, return_tensors="pt") chosen_token["input_ids"] = chosen_token["input_ids"].squeeze( 0) chosen_token["attention_mask"] =chosen_token["attention_mask"].squeeze(0)
数据预处理是的seq_length需要比yaml里的seq_length多1;该模型使用的是32k seq_length=32768 配置文件 修改mindformers/research/iflytekspark/run_iflytekspark_13b_pretrain_800_32G.yaml中的max_device_memory: "58GB"为30GB 启动训练 # node 1执行 cd mindformers/research bash run_multinode.sh \ "python...
from datasets import load_datasetfrom trl import SFTTrainerdataset = load_dataset("imdb", split="train")trainer = SFTTrainer("facebook/opt-350m",train_dataset=dataset,dataset_text_field="text",max_seq_length=512,)trainer.train()而数据集方面，开发者一共使用了Alpaca、ShareGPT等四种不同数据集...
V100 测试：每个机器 8 张 Tesla V100 32G 型号 GPU，网络带宽 100GA100 测试：每个机器 8 张 Ampere A100 40G 型号 GPU，网络带宽 800G 模型和对照组选择 veGiantModel 选择了 GPT-13B 模型进行评估，seq length 是 256, global batch size 是 1536。GPT 为目前市面上最为流行的 transformer based 语言...
quantizer=GPTQQuantizer(bits=w, dataset="c4", model_seqlen=4096) quantized_model=quantizer.quantize_model(model, tokenizer) 这段代码将创建Llama 27b的2、3、4和8位GPTQ版本。 基准内存效率和准确性 对于量化来说我们主要想知道2个结果: 1、节省了多少内存;2、在下游任务中损失了多少准确性 ...