Llama系列关键知识总结

系列文章目次

第一章：LoRA微调系列笔记
第二章：Llama系列关键知识总结
第三章：LLaVA模型讲授与总结

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Llama: Open and Efficient Foundation Language Models

关键要点

Meta发布的完全开源的大语言模型，参数量从7B到65B，llama只在公开数据集上进行训练，但依然取得了强大的性能。LLaMa-13B在很多基准测试中都优于GPT-3（175B）
GPT-3把模型的参数量扩大到175B并取得了惊人的涌现本领，使得后续研究者都信赖，随着模型参数量的增大，模型必将取得更好的性能，因今后续的很多工作都放在了扩大大语言模型的参数量级，但扩大参数量级真的就是唯一的研究路径了吗？我们是不是忽视了数据对模型性能的影响？
DeepMind在NeurIPS2022上发表Training Compute-Optimal Large Language Models论文，发现：训练最优性能的LLM模型，模型的参数量和训练数据规模需要同比增大。因此，当我们在相同的计算资源下，LLM的性能不但可以通过增长参数量来实现性能提升，也可以通过提升数据量来提升，因此数据也参数量级同样重要。
但假如从推理本钱思量，大部分用户是不需要自己训练LLM的，只是用LLM进行推理就可以了，因此思量推理的性能，小参数的LLM是更加友爱的，LLaMa 沿着小 LLM 配大数据训练的指导头脑，训练了一系列性能刁悍的语言模型，参数量从 7B 到 65B。比方，LLaMA-13B 比 GPT-3（175B）小10倍，但是在大多数基准测试中都优于 GPT-3。大一点的 65B 的 LLaMa 模型也和 Chinchilla 或者 PaLM-540B 的性能相称。
LLaMa模型架构：

• 与GPT等天生模型雷同，LLaMA也只使用了Transformer的解码器
  
• Pre-normalization：为了提高训练稳定性，LLaMa 对每个 Transformer 的子层的输入进行归一化，而不是对输出进行归一化。使用 RMSNorm归一化函数。
  
• SwiGLU激活函数
  
• Rotary Embedding LLaMa 去掉了绝对位置编码，使用旋转位置编码
  

Llama2

预训练语料库的大小增长了 40%，模型的上下文长度翻倍，并采用了分组查询留意力。发布了 7B、13B 和 70B 参数的 Llama 2 变体
与 Llama 1的重要架构差别包括增长上下文长度和分组查询留意力 (GQA)

分组查询留意力 (GQA)

增长上下文长度比较好理解，简单的在训练前规定了最大上下文长度为4096，本文重要先容LLaMA2中改进的留意力机制。

• MHA（Multi-Head Attention）：输入数据分成多个头，每个头独立进行留意力计算；每个head完成QKV计算后进行相加输出。
  
• MQA（Multi-Query Attention）：Q仍然是多头的，KV是共享的；举例来说，以ChatGLM2-6B为例，一共28层，32个留意力头，若采用MHA，则Q、K、V矩阵各有28×32个，而采用MQA的方式则整个模型包罗28×32个Q矩阵，28×1个K矩阵，28×1个V矩阵。这种方法在提高推理服从的同时，也可以或许保持模型的性能。
  
• GQA（Group-Query Attention）：Q仍然是多头的，KV是分组共享的，减少了KV缓存所需要的缓存空间，同时也避免了参数减少导致的精度丧失严峻，在参数和精度两方面进行了平衡。
  

Llama3

关键信息

• 2024年4月，Meta 重磅推出了Meta Llama 3大语言模型
  
• 从模型架构上看，LLaMA 3和LLaMA 2基本没有区别，同样使用了Transformer的Decoder-only架构
  
• Llama 3在超过15T的token上进行预训练，全部数据都来自公开可用的来源。我们的训练数据集比用于Llama 2的数据集大了七倍，并且包括了四倍的代码。为了预备即将到来的多语言用例，超过5%的Llama 3预训练数据集由高质量的非英语数据构成，覆盖了超过30种语言。然而，我们不期望在这些语言中到达与英语相同的性能程度。
  

引用：

LLaMa系列模型详解（原理先容、代码解读）：LLaMa
LLaMa系列模型详解（原理先容、代码解读）：LLaMA 2
LLaMa系列模型详解（原理先容、代码解读）：LLaMA 3

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