- Llama3 wird von Grund auf mit einem einzelnen Tensor und Matrixmultiplikation implementiert.
- Tensoren werden direkt aus den von Meta bereitgestellten Llama3-Modelldateien geladen.
Zusammenfassung der Scratch-Implementierung des LLaMA-3-Modells
Tokenizer-Einrichtung
- Einrichtung des Tokenizers mit der Bibliothek Tiktoken
- Definition spezieller Tokens und Hinzufügen zum Tokenizer
Einlesen der Modelldateien
- Laden der Modelldatei (
consolidated.00.pth) mit PyTorch
- Einlesen der Modellkonfiguration aus der Datei
params.json
- Enthält Informationen wie Anzahl der Dimensionen (
dim), Anzahl der Layer (n_layers), Anzahl der Heads (n_heads) usw.
Umwandlung von Text in Tokens
- Umwandlung des Prompt-Texts mit dem Tokenizer in eine Token-Sequenz
- Umwandlung jedes Tokens in das entsprechende Embedding
- Normalisierung der Embeddings mit RMS-Normalisierung
Implementierung von Attention
- Laden der Matrizen für Query (
wq), Key (wk), Value (wv) und Output (wo) aus dem Modell
- Berechnung der Query-, Key- und Value-Vektoren für jedes Token
- Hinzufügen von Positionsinformationen mit RoPE (Rotary Positional Embedding)
- Berechnung der Attention-Scores durch das Skalarprodukt von Query und Key
- Maskierung der Attention-Scores für zukünftige Tokens
- Anwendung der Softmax-Funktion zur Berechnung der Attention-Verteilung
- Berechnung des Attention-Ergebnisses durch Multiplikation der Attention-Verteilung mit den Value-Vektoren
Multi-Head-Attention
- Durchführung der Attention-Berechnung für alle Attention-Heads
- Verkettung (concatenate) der Ergebnisse aller Heads zur Erzeugung des finalen Attention-Ergebnisses
Feedforward-Netzwerk
- Implementierung eines Feedforward-Netzwerks mit der Aktivierungsfunktion SwiGLU (Swish Gated Linear Unit)
- Addition des Attention-Ergebnisses und der Ausgabe des Feedforward-Netzwerks zur Erzeugung des finalen Embeddings
Wiederholung über alle Layer
- Wiederholung der Berechnung von Attention und Feedforward-Netzwerk für alle Transformer-Layer
- RMS-Normalisierung des finalen Embeddings
Token-Vorhersage
- Berechnung der Logits durch Multiplikation des finalen Embeddings mit der Output-Matrix
- Vorhersage des Tokens mit dem höchsten Wert in den Logits als nächstes Token
- Dekodierung und Ausgabe des vorhergesagten Tokens
Meinung von GN⁺
- Dieser Artikel ist sehr nützlich, um die interne Struktur und Funktionsweise des Llama3-Modells zu verstehen. Besonders der Implementierungsprozess von Grund auf macht deutlich, wie die einzelnen Komponenten des Modells zusammenwirken.
- Für Software Engineers mit wenig Erfahrung kann der Inhalt etwas komplex sein. Da jedoch alles Schritt für Schritt erklärt wird, lässt er sich mit etwas Geduld nachvollziehen.
- Man kann lernen, wie fortgeschrittene Konzepte wie RoPE (Rotary Positional Embedding) eingesetzt werden, um die Modellleistung zu verbessern. Das kann nützlich sein, wenn man andere NLP-Modelle implementieren oder verbessern möchte.
- Durch diesen Artikel lässt sich die interne Struktur und Arbeitsweise von Deep-Learning-Modellen tiefgehend verstehen. Das dürfte beim Optimieren oder Debuggen von Modellen sehr hilfreich sein.
1 Kommentare
Anya ist süß.