Llama 架构分析

Llama 架构分析

前言

Meta 开发并公开发布了 Llama系列大型语言模型 (LLM)，这是一组经过预训练和微调的生成文本模型，参数规模从 70 亿到 700 亿不等。

在大多数任务中，LLaMA-13B要比GPT-3(175B)的性能要好，LLaMA-65B和组好的模型Chinchilla-70B以及PaLM-540B的实力相当。

Llama 架构分析

分词

分词部分主要做的是利用文本分词器对文本进行分词

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(PATH_TO_CONVERTED_TOKENIZER)
text = "Hey, are you conscious? Can you talk to me?"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

网络主干

主干网络部分主要是将分词得到的input_ids输入到embedding层中进行文本向量化，得到hidden_states（中间结果），然后输入到layers层中，得到hidden_states（中间结果），用于下游任务。

self.embed_tokens = nn.Embedding(config.vocab_size, config.hidden_size, self.padding_idx)
        self.layers = nn.ModuleList(
            [MixtralDecoderLayer(config, layer_idx) for layer_idx in range(config.num_hidden_layers)]
        )
        self._use_flash_attention_2 = config._attn_implementation == "flash_attention_2"
        self.norm = MixtralRMSNorm(config.hidden_size, eps=config.rms_norm_eps)

DecoderLayer

主干网络的layers层就是由多个DecoderLayer组成的，由num_hidden_layers参数决定，一般我们说的模型量级就取决于这个数量，7b的模型DecoderLayer层的数量是32。

DecoderLayer层中又包含了Attention层和MLP层，主要的一个思想是利用了残差结构。

如下图所示，分为两个部分

第一部分

• 首先，将hidden_states（文本向量化的结构）进行复制，即残差
• 归一化
• 注意力层
• 残差相加

第二部分

• 首先将第一部分得到的hidden_states进行复制，即残差
• 归一化
• MLP层
• 残差相加

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#复制一份
residual = hidden_states
#归一化
hidden_states = self.input_layernorm(hidden_states)

#注意力层
hidden_states, self_attn_weights, present_key_value = self.self_attn(
    hidden_states=hidden_states,
    attention_mask=attention_mask,
    position_ids=position_ids,
    past_key_value=past_key_value,
    output_attentions=output_attentions,
    use_cache=use_cache,
    padding_mask=padding_mask,
)
#加上残差
hidden_states = residual + hidden_states

#复制一份
residual = hidden_states
#归一化
hidden_states = self.post_attention_layernorm(hidden_states)
#mlp
hidden_states = self.mlp(hidden_states)
#加上残差
hidden_states = residual + hidden_states

outputs = (hidden_states,)

if output_attentions:
    outputs += (self_attn_weights,)

if use_cache:
        outputs += (present_key_value,)

return outputs

Attention

进行位置编码，让模型更好的捕捉上下文信息

#经过线性层
query_states = self.q_proj(hidden_states)
key_states = self.k_proj(hidden_states)
value_states = self.v_proj(hidden_states)

#多头注意力形状变换
query_states = query_states.view(bsz, q_len, self.num_heads, self.head_dim).transpose(1, 2)
key_states = key_states.view(bsz, q_len, self.num_key_value_heads, self.head_dim).transpose(1, 2)
value_states = value_states.view(bsz, q_len, self.num_key_value_heads, self.head_dim).transpose(1, 2)
kv_seq_len = key_states.shape[-2]

#计算cos、sin
#计算旋转位置嵌入
cos, sin = self.rotary_emb(value_states, seq_len=kv_seq_len)
query_states, key_states = apply_rotary_pos_emb(query_states, key_states, cos, sin, position_ids)

#计算权重
key_states = repeat_kv(key_states, self.num_key_value_groups)
value_states = repeat_kv(value_states, self.num_key_value_groups)
attn_weights = torch.matmul(query_states, key_states.transpose(2, 3)) / math.sqrt(self.head_dim)

#加上掩码
attn_weights = attn_weights + attention_mask
#计算softmax
attn_weights = nn.functional.softmax(attn_weights, dim=-1, dtype=torch.float32).to(query_states.dtype)
attn_output = torch.matmul(attn_weights, value_states)

attn_output = self.o_proj(attn_output)

MLP

mlp层的主要作用是应用非线性激活函数和线性投影。

• 首先将attention层得到的结果经过两个线性层得到gate_proj和up_proj
• gate_proj经过激活函数，再和up_proj相乘
• 最后经过一个线性层得到最后的结果

self.gate_proj = nn.Linear(self.hidden_size, self.intermediate_size, bias=False)
self.up_proj = nn.Linear(self.hidden_size, self.intermediate_size, bias=False)
self.down_proj = nn.Linear(self.intermediate_size, self.hidden_size, bias=False)
self.act_fn = ACT2FN[config.hidden_act]
down_proj = self.down_proj(self.act_fn(self.gate_proj(x)) * self.up_proj(x))

下游任务

因果推理

所谓因果推理，就是回归任务。

self.lm_head = nn.Linear(config.hidden_size, config.vocab_size, bias=False)

文本分类

即分类任务

self.score = nn.Linear(config.hidden_size, self.num_labels, bias=False)