通用大模型研究重点之五：llama family

LLAMA Family

decoder-only类型
LLaMA（Large Language Model AI）在4月18日公布旗下最大模型LLAMA3，参数高达4000亿。现在meta已经开源了80亿和700亿版本模型，重要升级是多模态、长文本方面工作。
模型特点：采用尺度的decoder-only，tokennizer的分词表128k，24K的GPU集群，15T的公开数据，非英占5%，包括30种语言。训练数据增加7倍，代码量增加2倍。
个人理解：按照Sacling low的研究，当参数一定条件下，增加数据量可以明显提示模型的表达能力。而且研究发展在一定条件下增加数据比增加参数在知识表现方面效果更加显著。固然在Scaling low研究中openai和google的观点从文献上看是对立的，这种对立统一大概帮助我们在计划模型时给出一个指导，数据不敷可以通过参加参数提拔效果，数据充足情况下可以通过模型学习SFT，LORA、MOE三种学习范式提拔效果。
LLaMA模型3：

• 优点：
  
  
  
  • 最先进的性能：模型3通常是系列中最大规模的模型，提供了最先进的性能，尤其是在复杂的语言使命上。
    
  • 强盛的泛化能力：大量的参数使得模型3在多种使命上都有出色的泛化能力。
    
  • 更好的多使命学习：由于其规模和计划，模型3适合于多使命学习场景，可以同时处理多种不同的自然语言处理使命。
    
  
  
• 缺点：
  
  
  
  • 高资源消耗：最大的模型规模意味着最高的盘算和存储需求，这可能使得在没有高性能盘算资源的情况下难以部署。
    
  • 环境影响：训练和运行如此大规模的模型可能对环境产生较大的影响，因为需要大量的电力和盘算资源。
    
  
  

通用异同点：

• 架构改进：随着版本的提拔，LLaMA模型通常会采用更先进的架构计划，以提高效率和性能。
  
• 使命适应性：全部版本的LLaMA模型都旨在处理多种自然语言处理使命，如文本分类、问答、文本生成等。
  
• 资源效率：只管规模不同，但LLaMA系列模型的一个共同目的是提高资源效率，即在尽可能少的资源消耗下提供高性能。
  

LLaMA模型2：

• 优点：
  
  
  
  • 提拔的性能：相比于模型1，模型2通常具有更多的参数和更大的规模，这使得它在更广泛的使命上体现更好。
    
  • 更好的上下文理解：增加的参数和改进的架构有助于模型更好地理解和处理长文本。
    
  
  
• 缺点：
  
  
  
  • 增加的资源需求：相比于模型1，模型2需要更多的盘算资源，这可能限定了它在资源受限的环境中的可用性。
    
  • 可能的过拟合风险：更大的模型规模如果没有得当的正则化，可能在小数据集上出现过拟合。
    
  
  

LLaMA模型1：

• 优点：
  
  
  
  • 较小的规模：相比于其他大型语言模型，LLaMA模型1具有较小的模型尺寸，这使得它在资源有限的环境中更容易部署。
    
  • 高效的性能：只管规模较小，但LLaMA模型1在多种自然语言处理使命上展现出了高效的性能。
    
  
  
• 缺点：
  
  
  
  • 有限的上下文理解：由于模型规模的限定，模型1可能在处理非常长文本或需要深层次推理的使命时体现不佳。
    
  • 较少的参数：较少的参数可能导致模型在一些复杂的使命上泛化能力不敷。
    
  
  

请留意，具体的技能细节、性能指标和应用场景可能会随着模型版本的更新而变化。此外，对于每个版本的具体优缺点，通常需要通过实际的基准测试和使用体验来确定。如果需要最新和最具体的信息，建议查阅官方发布的技能文档或相关的研究论文。

其他国际着名大模型

也有将MoE作为一个独立的层[2]，将多个MoE结构堆叠在另一个网络中，一个MoE层的输出作为下一层MoE层的输入，其输出作为另一个下一层的输入，其具体过程如下图所示：

MoE代码实现

1. MoE，即Mixture of Experts它允许模型在不同的任务和数据集上进行训练和微调。MoE结构是一种将多个专家网络结合起来，以便处理各种输入的技术。每个专家网络可以专门处理一种类型的任务或数据，而主网络则负责将输入分配给最合适的专家网络。MoE结构的代码简化的MoE结构的概念性伪代码示例原理：
3. ```python
4. import torch
5. import torch.nn as nn
7. class Expert(nn.Module):
8.     def __init__(self, size):
9.         super(Expert, self).__init__()
10.         self.fc = nn.Linear(size, size)
11.    
12.     def forward(self, x):
13.         return self.fc(x)
15. class MixtureOfExperts(nn.Module):
16.     def __init__(self, size, num_experts, top_k_experts):
17.         super(MixtureOfExperts, self).__init__()
18.         self.experts = nn.ModuleList(Expert(size) for _ in range(num_experts))
19.         self.top_k_experts = top_k_experts
20.    
21.     def forward(self, x):
22.         # 假设x是我们的输入，我们将其分发到不同的专家
23.         expert_outputs = [expert(x) for expert in self.experts]
24.         
25.         # 选择top-k专家的输出
26.         top_k_indices = torch.topk(expert_outputs, self.top_k_experts, dim=0)[1]
27.         
28.         # 将选择的专家输出合并起来
29.         selected_expert_outputs = [torch.index_select(expert_output, 0, top_k_indices) for expert_output, expert in zip(expert_outputs, self.experts)]
30.         
31.         # 将所有选定的专家输出相加
32.         combined_output = torch.stack(selected_expert_outputs).sum(0)
33.         
34.         return combined_output
36. # 假设我们的输入大小为256，我们有5个专家，并且我们选择top-2专家
37. model = MixtureOfExperts(256, 5, 2)
39. # 假设输入数据batch的大小为32
40. input_data = torch.randn(32, 256)
42. # 前向传播
43. output_data = model(input_data)

复制代码

Grok

MoE类型
Mistral

MoE类型
Gemma

VLA研究领域（智能体、具身智能）

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