Code
!pip install dldna[colab] # in Colab
# !pip install dldna[all] # in your local
%load_ext autoreload
%autoreload 2 
9. Kapitel Die Evolution der Transformer: Richtung Effizienz und Skalierbarkeit
“Effizienz ist die Brücke zur Intelligenz.” - Alan Turing
Seit dem Erscheinen des Transformers im Jahr 2017 folgen nacheinander riesige Sprachmodelle wie BERT und GPT. Diese haben mit ihren erstaunlichen Leistungen eine neue Ära der Künstlichen Intelligenz eingeleitet. Doch hinter diesem Erfolg standen die grundlegenden Grenzen der Transformer-Architektur und die Anstrengungen, diese zu überwinden. Es gab kontinuierliche Verbesserungen und Strukturvorschläge, um Berechnungskomplexität und Einschränkungen bei der Verarbeitung langer Texte zu bewältigen. Insbesondere seit 2019 wurde mit dem raschen Wachstum der Modellgröße die Forschung zur Effizienz intensiv betrieben.
Wichtige Veränderungen nach Zeitabschnitten:
- 2019-2020: Fokus auf Komplexitätsreduktion
- 2021-2022: Fokus auf Speichereffizienz
- 2023-2024: Fokus auf Skalierbarkeit und spezielle Zwecke (Ethik, offene Modelle usw.)
In diesem Kapitel untersuchen wir die Grenzen der Transformer und gehen detailliert auf verschiedene Methoden ein, um diese zu überwinden.
9.1 Die Grenzen und Herausforderungen der Transformer
Herausforderung: Wie kann man die Berechnungskomplexität und den Speicherverbrauch von Transformer-Modellen reduzieren, um längere Kontexte zu verarbeiten und größere Modelle zu trainieren?
Forschungsfrust: Die Leistung der Transformer-Modelle war hervorragend, aber ihre Berechnungskosten waren immens. Insbesondere das Aufmerksamkeitsmechanismus hatte eine Komplexität, die quadratisch mit der Sequenzlänge wuchs und dies begrenzte die Skalierbarkeit des Modells erheblich. Die Forscher mussten Wege finden, um die Berechnungseffizienz zu steigern, während sie die Kernfunktionen des Aufmerksamkeitsmechanismus beibehielten. Es ging nicht nur darum, die Größe des Modells zu reduzieren, sondern auch innovative Lösungen auf algorithmischer und hardwaretechnischer Ebene zu suchen. Dies war eine schwierige Aufgabe, ähnlich wie bei dem Bau eines riesigen Gebäudes, bei der das Gewicht und die Kosten jedes einzelnen Steins verringert werden mussten.
Die quadratische Komplexität des Aufmerksamkeitsmechanismus, die begrenzte Kontextlänge und Probleme der Speichereffizienz waren die wichtigsten Hindernisse für die Modellskalierung. Diese Grenzen wurden entscheidende Faktoren bei der Bestimmung der Entwicklungsrichtung der Transformer.
9.1.1 Grundlegende Grenzen der Transformer-Architektur: Berechnungskomplexität
Bei der Skalierung des Transformer-Modells war die Komplexität des Aufmerksamkeitsmechanismus, insbesondere die quadratische Abhängigkeit von der Sequenzlänge, ein großes Problem.
Analyse der Aufmerksamkeitskomplexität:
\(Attention(Q, K, V) = softmax(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V\)
- \(QK^T\)-Berechnung: \(O(N^2d)\) (d: Einbettungsdimension)
- Softmax-Berechnung: \(O(N^2)\)
- Multiplikation des Softmax-Ergebnisses mit V: \(O(N^2d)\)
Wir werden dies in einem tatsächlichen Code demonstrieren, um die Ausführungszeit und den Speicherverbrauch zu zeigen.
Code
from dldna.chapter_09.complexity_benchmark import measure_attention_complexity, plot_complexity_analysis, measure_attention_complexity_gpu
seq_lengths = [100, 500, 1000, 2000, 4000, 8000, 10000, 15000]
results = measure_attention_complexity(seq_lengths=seq_lengths)
print("\n=== Complexity Analysis of Attention Operation ===")
print("\nMemory usage and execution time by sequence length:")
print("Length\t\tMemory (MB)\tTime (seconds)")
print("-" * 40)
for seq_len, mem, time_taken in results:
print(f"{seq_len}\t\t{mem:.2f}\t\t{time_taken:.4f}")
# Visualize with a graph
plot_complexity_analysis(results)
=== Complexity Analysis of Attention Operation ===
Memory usage and execution time by sequence length:
Length Memory (MB) Time (seconds)
----------------------------------------
100 18.75 0.0037
500 96.58 0.0388
1000 317.00 0.1187
2000 1119.00 0.4228
4000 4188.14 1.6553
8000 16142.53 6.5773
10000 25039.31 10.2601
15000 55868.54 25.1265
In real Transformer models, this operation is repeated across multiple layers. When the batch size increases, the computational load also increases.
Code
# Compare theoretical complexity with actual measurements
print("\n=== Comparison of Theoretical Complexity and Actual Measurements ===")
base_seq = seq_lengths[0]
base_mem = results[0][1]
base_time = results[0][2]
print("\nTheoretical vs Actual Growth Rate (Base: First Sequence Length)")
print("Length Theoretical(N²) Actual Memory Actual Time")
print("-" * 60)
for seq_len, mem, time_taken in results:
theoretical = (seq_len/base_seq) ** 2
actual_mem = mem/base_mem
actual_time = time_taken/base_time
print(f"{seq_len:6d} {theoretical:10.2f}x {actual_mem:10.2f}x {actual_time:10.2f}x")
=== Comparison of Theoretical Complexity and Actual Measurements ===
Theoretical vs Actual Growth Rate (Base: First Sequence Length)
Length Theoretical(N²) Actual Memory Actual Time
------------------------------------------------------------
100 1.00x 1.00x 1.00x
500 25.00x 5.15x 8.05x
1000 100.00x 16.91x 32.49x
2000 400.00x 59.71x 124.52x
4000 1600.00x 223.34x 474.71x
8000 6400.00x 860.92x 1882.04x
10000 10000.00x 1335.43x 2976.84x
15000 22500.00x 2979.67x 7280.40xDie quadratische Komplexität ist bei großen Modellen wie GPT-3 besonders ernst. Sie hat viele Einschränkungen verursacht, wie die Begrenzung der Verarbeitung langer Dokumente und die Beschränkung der Batch-Größe während des Trainings. Dies war ein wesentlicher Anreiz für die Entwicklung effizienter Aufmerksamkeitsmechanismen.
Die ersten Versuche zur Lösung des Problems der quadratischen Komplexität in Transformers gingen in drei Hauptrichtungen.
Sliding Window Attention
Berechnet die Aufmerksamkeit nur innerhalb eines festen Fensters.
Code
def sliding_window_attention(q, k, v, window_size):
"""Sliding window attention"""
batch_size, seq_len, dim = q.shape
attention_weights = np.zeros((batch_size, seq_len, seq_len))
for i in range(seq_len):
start = max(0, i - window_size // 2)
end = min(seq_len, i + window_size // 2 + 1)
scores = np.matmul(q[:, i:i+1], k[:, start:end].transpose(0, 2, 1))
attention_weights[:, i, start:end] = softmax(scores, axis=-1)
return np.matmul(attention_weights, v)Diese Methode reduziert die Komplexität auf \(O(N \cdot w)\) (w: Fenstergröße).
Spärliche Aufmerksamkeitsmuster
Spärliche Aufmerksamkeitsmuster berechnen anstelle der Beziehungen aller Token-Paare nur bestimmte Beziehungen nach einem spezifischen Muster. Zum Beispiel, bei einer Sequenz mit 10 Token berechnet die normale Aufmerksamkeit alle 100 (10×10) Beziehungen, während spärliche Aufmerksamkeit nur eine Teilmenge davon berechnet.
Code
def sparse_block_attention(q, k, v, block_size):
"""Block sparse attention
Example: seq_len=8, block_size=2
Process the sequence in 4 blocks of 2 tokens each
Block 1 (0,1), Block 2 (2,3), Block 3 (4,5), Block 4 (6,7)
"""
batch_size, seq_len, dim = q.shape # e.g., (1, 8, 64)
num_blocks = seq_len // block_size # e.g., 8/2 = 4 blocks
attention_weights = np.zeros((batch_size, seq_len, seq_len))
for i in range(num_blocks):
# e.g., when i=0, process Block 1 (0,1)
start_q = i * block_size # 0
end_q = (i + 1) * block_size # 2
for j in range(num_blocks):
# e.g., when j=0, attention with Block 1 (0,1)
start_k = j * block_size # 0
end_k = (j + 1) * block_size # 2
# Calculate attention between tokens in Block 1 (0,1) and Block 1 tokens (0,1)
scores = np.matmul(
q[:, start_q:end_q], # (1, 2, 64)
k[:, start_k:end_k].transpose(0, 2, 1) # (1, 64, 2)
) # Result: (1, 2, 2)
# Store weights block by block
attention_weights[:, start_q:end_q, start_k:end_k] = softmax(scores, axis=-1)
# Generate the final context vectors
return np.matmul(attention_weights, v)Niedrigrang-Approximation
Niedrigrang-Approximation ist eine Methode, bei der große Matrizen als Produkt kleinerer Matrizen dargestellt werden. Zum Beispiel berechnet die übliche Aufmerksamkeit in einem Satz mit 10 Token 10×10=100 Beziehungen, während Niedrigrang-Approximation dies als das Produkt von zwei Matrizen, 10×4 und 4×10 (Rang=4), darstellt. Somit können ähnliche Ergebnisse mit nur 80 Operationen anstelle von 100 erzielt werden.
Code
def low_rank_attention(q, k, v, rank):
"""Low-rank attention
Example: seq_len=10, dim=64, rank=16
Project Q, K from 64 dimensions to 16 dimensions to reduce computation
"""
batch_size, seq_len, dim = q.shape # e.g., (1, 10, 64)
# Create projection matrices to project from 64 dimensions to 16 dimensions
projection_q = np.random.randn(dim, rank) / np.sqrt(rank) # (64, 16)
projection_k = np.random.randn(dim, rank) / np.sqrt(rank)
# Project Q, K to 16 dimensions
q_low = np.matmul(q, projection_q) # (1, 10, 16)
k_low = np.matmul(k, projection_k) # (1, 10, 16)
# Calculate attention in the lower dimension (operations on 10x16 matrices)
attention = np.matmul(q_low, k_low.transpose(0, 2, 1)) # (1, 10, 10)
attention_weights = softmax(attention, axis=-1)
# Generate the final context vectors
return np.matmul(attention_weights, v) # (1, 10, 64)Diese Methode konnte die Komplexität auf \(O(N \cdot r)\) reduzieren. Hierbei ist r der Rang, der für die Approximation verwendet wurde. Lassen Sie uns die Effizienz jeder Methode berechnen.
Code
from dldna.chapter_09.attention_complexity_examples import calcualte_efficieny
calcualte_efficieny()Original input shape: (2, 8, 4)
1. Sliding Window Attention
Output shape: (2, 8, 4)
Output of the first batch, first token: [-0.78236164 0.22592055 -1.03027549 1.13998368]
2. Block Sparse Attention
Output shape: (2, 8, 4)
Output of the first batch, first token: [-1.66095776 0.76700744 -0.45857165 -0.77422867]
3. Low-Rank Attention
Output shape: (2, 8, 4)
Output of the first batch, first token: [ 0.51121005 0.66772692 -0.77623488 -0.0323534 ]
Memory Usage Comparison (Relative Size):
Full Attention: 64
Sliding Window: 32
Block Sparse: 64
Low Rank: 32Jedoch zeigten die frühen Versuche Grenzen wie Informationsverlust, implementatorische Komplexität und Leistungsabfall. Google konzentrierte sich auf Niedrigrang-Approximationen, während Microsoft sich auf die Entwicklung von dünnbesetzten Mustern fokussierte. Später entwickelten sich diese frühen Ansätze zu hybriden Methoden weiter, die sowohl Dünnbesetztheit als auch Niedrigrang-Eigenschaften nutzen.
9.1.2 Grundlegende Limitierungen der Transformer-Architektur: Speichereffizienz
Ein weiterer wichtiger Grenzwert ist die Speichereffizienz. Besonders bei großen Sprachmodellen gibt es folgende Speicherbelastungen.
Erstens, die Speicherbelastung durch KV-Cache. Im auto-regressiven Generierungsprozess müssen die Key- und Value-Werte aus den vorherigen Zeitpunkten gespeichert werden, was linear mit der Sequenzlänge ansteigt. Zum Beispiel benötigt GPT-3 bei der Verarbeitung von 2048 Token etwa 16 MB KV-Cache pro Schicht. Zweitens, die Speicheranforderungen des Backpropagation-Prozesses. Transformatoren speichern die Zwischenaktivierungswerte (activation values) - die Zwischenergebnisse der Berechnungen in den Aufmerksamkeits-Schichten (Q, K, V-Transformationen, Aufmerksamkeitswerte, Softmax-Ausgaben usw.) - was mit steigender Anzahl von Schichten stark zunimmt. BERT-large benötigte etwa 24 GB Speicher für einen einzelnen Batch. Drittens, der Speicherverbrauch durch die Aufmerksamkeits-Operationen selbst. Die Matrix der Aufmerksamkeitswerte hat eine Größe, die quadratisch zur Sequenzlänge ansteigt, was bei der Verarbeitung langer Dokumente ein ernsthaftes Engpassproblem darstellen kann.
Um diese Speicherprobleme zu lösen, wurden Optimierungstechniken wie Gradienten-Checkpointing, gemischte Präzisionstraining und FlashAttention vorgeschlagen.
9.1.3 Zeitlicher Verlauf der Entwicklung von Transformatoren und Struktur dieses Kapitels
Um die in Abschnitt 9.1.1 und 9.1.2 besprochenen Berechnungskomplexität und Speichereffizienzgrenzen von Transformatoren zu überwinden, haben Forscher verschiedene Techniken entwickelt, um Effizienz und Skalierbarkeit zu verbessern. Diese Techniken haben die Transformer-Modelle stärker und praktischer gemacht und einen großen Einfluss auf das gesamte Deep-Learning-Feld ausgeübt.
In diesem Kapitel geben wir wie in der folgenden Tabelle den zeitlichen Verlauf der Entwicklung von Transformatoren, die wichtigsten Techniken und Modelle für jede Periode sowie ihre Kerninhalte und Deep-Learning-DNA wieder.
Tabelle: Zeitlicher Verlauf der Entwicklung von Transformatoren, wichtige Modelle/Techniken, Kerninhalte, Deep-Learning-DNA | Sektion | Zeitraum (ungefähr) | Hauptmodelle/Techniken | Kernpunkte und Erklärungen | Deep Learning DNA | |———–|———————-|——————————|————————————|————————————————-| | 9.1 | 2017-2018 | Transformer | Einführung des Attention-Mechanismus, um die Limitierungen von RNN und CNN zu überwinden.
Revolutionierung der Sequence-to-sequence-Modelle | Attention-Mechanismus: Neue Methode zur Fokussierung auf wichtige Teile der Daten | | 9.2 | 2019-2020 | Performer, Sparse Transformer, Longformer
Reformer, BigBird | Software-gestützter Ansatz zur Reduzierung der Berechnungskomplexität.
Lineare Attention: Approximation von Attention-Berechnungen (Performer).
Spärliche Attention: Anwendung von Attention nur auf bestimmte Token-Paare (Sparse Transformer, Longformer).
Lokal-Globale Attention: Kombination lokaler und globaler Informationen (Reformer, BigBird) | Effiziente Attention: Bemühungen, die Vorzüge der Attention bei reduzierter Berechnungskomplexität zu bewahren.
Langdistanz-Abhängigkeiten: Verbesserung der Struktur zur effektiven Verarbeitung langer Kontexte | | 9.3 | 2021-2022 | FlashAttention, MQA, GQA, PagedAttention, vLLM | Hardware- und softwaregestützter Ansatz zur Verbesserung der Speicher-effizienz.
FlashAttention: Nutzung von GPU-Speicherschichten, Tiling, Block-Bearbeitung.
MQA/GQA: Abfrageoptimierung, Key/Value-Teilen.
KV-Cache-Optimierung: PagedAttention, vLLM | Hardware-Optimierung: Effiziente Berechnungsverfahren unter Berücksichtigung der GPU-Speicherstruktur.
Parallelverarbeitung: Erhöhung der Berechnungseffizienz durch Abfrage-Teilung | | 9.4 | 2022-2023 | Claude-2, LongLoRA, Constitutional AI, RLHF,
RLAIF, Hierarchische Attention, Recurrent Memory | Skalierbarkeit und spezielle Anwendungen von Architekturen.
Langer Kontext: Hierarchische Attention, Recurrent Memory Transformer.
Ethik/Sicherheit: Regelbasierte Attention, regelbasierte Anpassung durch Reinforcement Learning | Langer Kontext: Evolution der Modellstrukturen zur Verarbeitung längeren Kontexts.
Feinabstimmung: Methoden zur Anpassung von Modellen für spezifische Zwecke | | 9.5 | 2022-2023 | Effizienter Encoder (auf FlashAttention basierend) | Textkategorisierung (AG News), FlashAttention, Pre-LN, Gradient Checkpointing, Mixed Precision Training | Implementierung: Nutzung eines effizienten Encoders | | 9.6 | 2023 | Mistral, Effizienter Decoder (auf GQA und Sliding Window Attention basierend) | Analyse des Mistral-Modells: GQA, Sliding Window Attention, RoPE, KV-Cache usw.
Anwendungsbeispiele: Zahlentextumwandlung, Natürliche Sprache-SQL-Umsetzung (Codegenerierung), Text-Codegenerierung. | Implementierung: Effiziente Decoderarchitektur | | 9.7 | 2024 | Gemma | Offenes Modell zur Verbesserung von Effizienz und Zugänglichkeit | Offenes Modell: Verbesserung des Zugangs zu Forschung und Entwicklung | | 9.8 | 2024 | Phi-3 | Kleines, aber effizientes LLM | Implementierung: Leistungsfähiges SLM(Small Language Model) | Die Struktur dieses Kapitels ist wie folgt:
- Abschnitt 9.2: Software-basierte Ansätze zur Reduzierung der Berechnungskomplexität von Attention-Operationen (Approximation, Verkürzung, Lokal-Global Attention) werden behandelt.
- Abschnitt 9.3: Hardware- und softwarebasierte Ansätze zur Verbesserung der Speichereffizienz (FlashAttention, Abfrageoptimierung, KV-Cache-Verwaltung) werden untersucht.
- Abschnitt 9.4: Skalierbarkeit von Modellen und spezielle Architekturen (Langzeit-Kontext-Bearbeitung, ethische/sichere Einschränkungen) werden diskutiert.
- Abschnitt 9.5: Eine effiziente Implementierung des Encoder-Modells wird vorgestellt und mit anderen ähnlichen Modellen in einem AG News-Klassifikationsbeispiel verglichen.
- Abschnitt 9.6: Eine einfache Implementierung eines effizienten Decoder-Modells, dem Mistral-Modell, wird präsentiert, zusammen mit Anwendungsbeispielen.
- Abschnitt 9.7: Gemma, ein repräsentatives offenes Modell, wird vorgestellt.
- Abschnitt 9.8: Eine einfache Implementierung des leistungsfähigen SLM-Modells Phi-3 wird präsentiert und Anwendungsbeispiele werden untersucht.
9.2 Komplexitätsreduktion: Software-basierte Aufmerksamkeitsoptimierung (2019-2020)
9.2.1 Frühe Ansätze: Approximation und Verdünnung
Von 2019 bis 2020 wurden verschiedene Versuche unternommen, die Berechnungskomplexität von Transformers zu reduzieren. Insbesondere die in dieser Zeit durch Google Research und DeepMind angeführten Fortschritte verbesserten die Effizienz der Aufmerksamkeitsoperationen erheblich.
9.2.1.1 Lineare Aufmerksamkeit: Performer
Anfang 2020 gelang es einem Team von Google Research, mit FAVOR+ (Fast Attention Via positive Orthogonal Random features) die Komplexität der Aufmerksamkeit von O(N²) auf O(N) zu reduzieren. FAVOR+ ist das zentrale Mechanismus des Performer-Modells und war die erste Methode, die es praktisch machte, lange Sequenzen zu verarbeiten.
Der Kerngedanke von FAVOR+ beginnt mit der Kernel-Trick. Der Kernel-Trick interpretiert die Softmax-Aufmerksamkeit wie folgt:
\(Attention(Q,K,V) = softmax(\frac{QK^T}{\sqrt{d}})V\)
Dies kann durch eine positive Kernel-Funktion φ(x) wie folgt approximiert werden:
\(Attention(Q,K,V) ≈ \frac{\phi(Q)\phi(K)^TV}{\phi(Q)\phi(K)^T\mathbf{1}}\)
Der Kern des Ansatzes besteht darin, die Softmax-Aufmerksamkeit als Bruch zu interpretieren und durch die Verwendung der Kernel-Funktion φ(x) die Reihenfolge der Matrixmultiplikation umzustellen. Es ist ähnlich wie das Umstellen von \((a \times b) \times c\) zu \(a \times (b \times c)\).
Code
import numpy as np
def kernel_attention(Q, K, V, feature_dim=256): # Q: (seq_len, d_model) K: (seq_len, d_model) V: (seq_len, d_model)
# 1. Generate random projection matrix
projection = np.random.randn(Q.shape[-1], feature_dim) / np.sqrt(feature_dim)
# projection: (d_model, feature_dim)
# 2. Project Q, K to lower dimension and apply ReLU
Q_mapped = np.maximum(0, np.dot(Q, projection)) # phi(Q)
# Q_mapped: (seq_len, feature_dim)
K_mapped = np.maximum(0, np.dot(K, projection)) # phi(K)
# K_mapped: (seq_len, feature_dim)
# 3. Calculate numerator: phi(Q)phi(K)^TV
KV = np.dot(K_mapped.T, V) # (feature_dim, V_dim)
# KV: (feature_dim, d_model)
numerator = np.dot(Q_mapped, KV) # (seq_len, V_dim)
# numerator: (seq_len, d_model)
# 4. Calculate denominator: phi(Q)phi(K)^T1
K_sum = np.sum(K_mapped, axis=0, keepdims=True) # (1, feature_dim)
# K_sum: (1, feature_dim)
denominator = np.dot(Q_mapped, K_sum.T) # (seq_len, 1)
# denominator: (seq_len, 1)
# 5. Final attention output
attention_output = numerator / (denominator + 1e-6)
# attention_output: (seq_len, d_model)
return attention_output
# Example usage
seq_len, d_model = 1000, 64
Q = np.random.randn(seq_len, d_model)
K = np.random.randn(seq_len, d_model)
V = np.random.randn(seq_len, d_model)
# Calculate attention with O(N) complexity
output = kernel_attention(Q, K, V)
print(output)[[-0.00705502 -0.01553617 -0.01976792 ... -0.00906909 0.02983678
0.0424082 ]
[-0.00201811 -0.01741265 -0.00458378 ... -0.02578894 0.04247468
0.03793401]
[-0.01130314 -0.02011524 -0.00962334 ... -0.01348429 0.04382548
0.01967338]
...
[ 0.00180466 -0.01818735 -0.02244794 ... -0.01978542 0.03202302
0.03887265]
[-0.00421543 -0.01679868 -0.00537492 ... -0.00314385 0.05363415
0.03304721]
[ 0.00107896 -0.02042812 -0.01947976 ... -0.00557582 0.04534007
0.04408479]]FAVOR+ hat drei wesentliche Veränderungen eingeführt, die folgenden sind:
- Unverzerrte Schätzung: Durch den Einsatz von orthonormalen zufälligen Merkmalen wird sichergestellt, dass der Mittelwert der approximierten Werte bei der Berechnung von Aufmerksamkeitswerten mit dem tatsächlichen Aufmerksamkeitswert übereinstimmt.
- Positive Merkmale: Die Verwendung der ReLU-Aktivierungsfunktion sorgt dafür, dass alle Merkmalswerte positiv sind. Dies erhöht die numerische Stabilität.
- Orthonormierte Projektion: Orthonormierte Matrizen werden verwendet, um die Eingabe in einen niedrigdimensionalen Raum zu projizieren. Dies bewahrt die Distanzen und Winkel zwischen Vektoren so gut wie möglich, um den Approximationsfehler zu minimieren.
Die Verarbeitungsschritte von FAVOR+ sind wie folgt:
- Datentransformation und Dimensionsreduktion: Die Eingabedaten (Q, K, V) werden in einen niedrigerdimensionalen orthonormalen Merkmalsraum transformiert.
- Orthonormale Projektion: Jeder Eingabevektor wird so transformiert, dass er unabhängig und gleichmäßig verteilt ist.
- Dimensionsreduktion: Hochdimensionale Eingaben werden komprimiert in niedrigere Dimensionen.
- Informationsbewahrung: Wichtige Beziehungsinformationen bleiben erhalten, während die Dimension reduziert wird.
- Dimensionsänderung: (Sequenzlänge × Einbettungsdimension) → (Sequenzlänge × Merkmalsdimension)
- Lineare Aufmerksamkeitsoperation: In dem transformierten Merkmalsraum wird effizient die Aufmerksamkeit berechnet.
- Berechnung im Merkmalsraum: Die Ähnlichkeit zwischen den projizierten Vektoren wird berechnet.
- Speichereffizienz: Lineare Speicheranforderungen proportional zur Sequenzlänge (O(N × d), N: Sequenzlänge, d: Merkmalsdimension).
- Berechnungsoptimierung: Durch Umordnung der Matrixmultiplikation wird die Komplexität von O(N²) auf O(N × d) reduziert.
Code
import numpy as np
def favor_plus_attention(q, k, v, feature_dim=256):
"""FAVOR+ attention implementation
Args:
q: Query tensor (batch_size, seq_len, d_model)
k: Key tensor (batch_size, seq_len, d_model)
v: Value tensor (batch_size, seq_len, d_model)
feature_dim: The number of dimensions of the low-dimensional feature space
"""
d_model = q.shape[-1]
# 1. Generate an orthonormal random projection matrix
random_matrix = np.random.randn(d_model, feature_dim)
q_orth, _ = np.linalg.qr(random_matrix)
projection = q_orth / np.sqrt(feature_dim) # (d_model, feature_dim)
# 2. Project Q, K to the low-dimensional feature space and apply ReLU
q_prime = np.maximum(0, np.matmul(q, projection)) # (batch_size, seq_len, feature_dim)
k_prime = np.maximum(0, np.matmul(k, projection)) # (batch_size, seq_len, feature_dim)
# 3. Calculate linear-time attention
# Use einsum to perform matrix multiplication while maintaining the batch dimension
kv = np.einsum('bsf,bsd->bfd', k_prime, v) # (batch_size, feature_dim, d_model)
# Calculate the numerator
numerator = np.einsum('bsf,bfd->bsd', q_prime, kv) # (batch_size, seq_len, d_model)
# Calculate the denominator (normalization term)
k_sum = np.sum(k_prime, axis=1, keepdims=True) # (batch_size, 1, feature_dim)
denominator = np.einsum('bsf,bof->bso', q_prime, k_sum) # (batch_size, seq_len, 1)
# 4. Calculate the final attention output
attention_output = numerator / (denominator + 1e-6) # (batch_size, seq_len, d_model)
return attention_output
# Example usage
batch_size, seq_len, d_model = 2, 100, 512
q = np.random.randn(batch_size, seq_len, d_model)
k = np.random.randn(batch_size, seq_len, d_model)
v = np.random.randn(batch_size, seq_len, d_model)
output = favor_plus_attention(q, k, v)
print("Output tensor shape:", output.shape)Output tensor shape: (2, 100, 512)FAVOR+ verfügt über folgende Vorteile:
- Die Berechnungskomplexität wird von O(N²) auf O(N) reduziert.
- Das Speicherverbrauch wird verringert, während die Fähigkeit des Attention-Mechanismus, Beziehungen zwischen Tokens zu erfassen, beibehalten wird.
- Die Verarbeitung langer Sequenzen wird praktikabel.
Mathematische Grundlage
Die mathematische Grundlage von FAVOR+ liegt in dem Johnson-Lindenstrauss Lemma. Der Kernpunkt ist, dass Beziehungen zwischen Datenpunkten fast erhalten bleiben, wenn hochdimensionale Daten auf niedrigere Dimensionen projiziert werden. Das heißt, die relative Distanz zwischen Datenpunkten ändert sich kaum, selbst wenn 1000-dimensionale Daten auf 100 Dimensionen reduziert werden.
Der Erfolg von FAVOR+ hat verschiedene lineare Attention-Modelle wie Linear Transformer und Linear Attention Transformer weiterentwickelt und war insbesondere in der Verarbeitung langer Sequenzen von großer Bedeutung.
9.2.1.2 Sparse Attention: Sparse Transformer, Longformer
Im Jahr 2019 führte OpenAI mit dem Sparse Transformer feste dünn besetzte Muster ein. Dies bedeutet, dass anstelle der Berechnung von Beziehungen für jedes Token-Paar nur bestimmte Beziehungen nach einem spezifischen Muster berechnet werden.
Feste Muster des Sparse Transformers
Der Sparse Transformer verwendet zwei Hauptdünnbesetzte Muster:
- Strided Pattern: Attention wird nur mit Tokens in regelmäßigen Abständen berechnet.
- Lokales Muster: Attention wird nur mit Tokens innerhalb eines festgelegten, lokalen Fensters berechnet.
Diese Muster können durch die folgende mathematische Darstellung ausgedrückt werden:
\(Attention(Q,K,V) = softmax(\frac{QK^T \odot M}{\sqrt{d_k}})V\)
Dabei ist M eine dünnbesetzte Maske-Matrix, und ⊙ repräsentiert das elementweise Produkt. Die Maske-Matrix zeigt an, ob Attention auf ein Token-Paar (1) angewendet wird oder nicht (0).
Diese Methode erhöhte die Berechnungseffizienz, hatte aber den Nachteil, dass die Muster fix waren und sich flexibel anpassen ließen.
Kombination lokaler und globaler Attention im Longformer
2020 schlug Allen AI mit dem Longformer eine flexible dünnbesetzte Struktur vor. Der Longformer verwendet einen hybriden Ansatz, der lokale Attention und globale Attention kombiniert.
- Lokale Attention: Jedes Token berechnet die Attention zu seinen w umliegenden Tokens (sliding window).
- Globale Attention: Besondere Tokens (z.B. [CLS]) berechnen die Attention zu allen Tokens.
Diese Methode ermöglicht es, sowohl den lokalen als auch den globalen Kontext gleichzeitig zu berücksichtigen und eine reichhaltigere Kontextverarbeitung zu erzielen.
| Korean | German |
|---|---|
| Hallo! | Hallo! |
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| \(x^2 + y^2 = z^2\) ist der Satz des Pythagoras. | \(x^2 + y^2 = z^2\) ist der Satz des Pythagoras. |
Code
import numpy as np
def longformer_attention(q, k, v, window_size=3, global_tokens=[0]):
"""Longformer attention implementation
Args:
q, k, v: (batch_size, seq_len, d_model)
window_size: Size of the local attention window
global_tokens: List of token indices to perform global attention on
"""
batch_size, seq_len, d_model = q.shape
attention_weights = np.zeros((batch_size, seq_len, seq_len))
# 1. Local attention: sliding window
for i in range(seq_len):
# Calculate window range
window_start = max(0, i - window_size)
window_end = min(seq_len, i + window_size + 1)
window_size_current = window_end - window_start
# Calculate attention scores within the window
scores = np.matmul(q[:, i:i+1], k[:, window_start:window_end].transpose(0, 2, 1))
# scores: (batch_size, 1, window_size_current)
attention_weights[:, i:i+1, window_start:window_end] = scores
# 2. Global attention: specific tokens attend to all tokens
for global_idx in global_tokens:
# Calculate attention scores for global tokens
scores = np.matmul(q[:, global_idx:global_idx+1], k.transpose(0, 2, 1))
# scores: (batch_size, 1, seq_len)
attention_weights[:, global_idx:global_idx+1, :] = scores
attention_weights[:, :, global_idx:global_idx+1] = scores.transpose(0, 2, 1)
# 3. Apply softmax (row-wise)
attention_weights = np.exp(attention_weights) / np.sum(np.exp(attention_weights), axis=-1, keepdims=True)
# 4. Calculate the final output by applying weights
output = np.matmul(attention_weights, v) # (batch_size, seq_len, d_model)
return output
# Example usage
batch_size, seq_len, d_model = 2, 10, 64
q = np.random.randn(batch_size, seq_len, d_model)
k = np.random.randn(batch_size, seq_len, d_model)
v = np.random.randn(batch_size, seq_len, d_model)
output = longformer_attention(q, k, v, window_size=2, global_tokens=[0])
print(output)[[[-0.72195324 0.03196266 -0.06067346 ... 0.57106283 1.31438
0.63673636]
[-1.72619367 -0.39122625 0.91285828 ... -1.4031466 1.2081069
0.95934394]
[ 0.07427921 0.42596224 -0.44545069 ... 0.154228 0.37435003
-0.01884786]
...
[ 1.26169539 -0.58215291 2.00334263 ... 1.15338425 0.31404728
-1.33672458]
[ 0.96005607 0.39904084 0.5703471 ... -0.2168805 0.93570179
0.05680507]
[ 0.61648602 -0.12874142 1.09736967 ... 0.32421211 1.23082505
0.4141766 ]]
[[ 0.92762851 0.26334678 -0.81047846 ... -0.19186621 0.42534117
0.57313974]
[ 1.01307261 0.61571205 -1.26925081 ... -0.56016688 -0.19707427
2.49452497]
[-1.0071559 2.81291178 2.5010486 ... 1.63559632 -0.60892113
-1.40952186]
...
[-1.96615634 1.85881047 0.19361453 ... 1.21044747 -0.00772792
-0.68961122]
[ 0.09090778 1.94770672 -0.990489 ... -0.09841141 0.65195305
0.11634795]
[-2.43256801 1.66319642 0.23557316 ... 2.39325846 0.8750332
0.66295002]]]Optimierung von Block-Sparsity-Matrix-Operationen
Um den hybriden Ansatz des Longformer effizient zu implementieren, sind Optimierungen von Block-Sparsity-Matrix-Operationen notwendig.
- Block-basierte Verarbeitung: Durch kontinuierliche Speicherzugriffe wird die Cach-Effizienz gesteigert.
- Custom CUDA Kernels: Parallele Verarbeitung, die auf dünn besetzten Mustern spezialisiert ist, wird optimiert.
- Dynamisches Lastverteilung: Aufgaben werden unter Berücksichtigung der Berechnungsmengen pro Block verteilt.
Der ansatzbasierte Vorgehen mit dünnen Mustern reduzierte die Komplexität auf O(N log N) oder O(N), stieß aber auf Implementierungskomplexität und Schwierigkeiten bei der Hardwareoptimierung.
9.2.3 Lokal-Globale Aufmerksamkeit: Lösung des Problems langer Abhängigkeiten
Anfang 2020 schlugen Google Research und Allen AI einen hybriden Ansatz vor, der lokale und globale Aufmerksamkeit kombiniert. Dies war ein Versuch, die Informationsverluste linearer Aufmerksamkeit und die Implementierungskomplexität dünn besetzter Muster zu lösen.
9.2.3.1 Reformer: LSH-Aufmerksamkeit
Der Reformer nutzt Lokalitäts-sensitive Hashing (Locality-Sensitive Hashing, LSH), um ähnliche Vektoren effizient zu gruppieren. Das Kernprinzip von LSH ist wie folgt.
\(h(x) = \text{argmax}( [xR; -xR] )\)
Dabei ist R eine Matrix für zufällige Projektionen und ähnliche Vektoren haben eine hohe Wahrscheinlichkeit, den gleichen Hashwert zu erhalten. Der Reformer verfolgt die folgenden Schritte.
- Abfragevektoren werden mithilfe der Hashfunktion in Buckets zugewiesen.
- Die Aufmerksamkeit wird nur mit Schlüsselvektoren im selben Bucket berechnet.
- Die Komplexität wird von O(N²) auf O(N log N) reduziert.
Dieser Ansatz ist effizient bei der Verarbeitung langer Sequenzen, kann aber durch Hash-Kollisionen zu Informationsverlust führen.
9.2.3.2 BigBird: Kombination lokaler, globaler und zufälliger Aufmerksamkeit
BigBird kombiniert drei Arten von Aufmerksamkeitsmustern, um die Grenzen des Reformers zu überwinden.
- Lokales Fenster: Aufmerksamkeit wird mit w benachbarten Token berechnet, um lokale Kontexte einzufangen.
- Globale Token: g spezielle Token sind mit der gesamten Sequenz aufmerksam, um globale Informationen zu beibehalten.
- Zufällige Blöcke: Aufmerksamkeit wird mit r zufälligen Token berechnet, um Beziehungen unterschiedlicher Entfernungen einzufangen.
Diese Struktur erreicht eine Komplexität von O(N), während sie die Leistung auf BERT-Niveau beibehält.
Einfluss hybrider Muster
Der Erfolg des BigBird hat das Potenzial der lokalen-globalen Ansätze bewiesen und hatte einen großen Einfluss auf moderne Transformer-Modelle.
- Berechnungseffizienz:
- Durch selektive Aufmerksamkeit wurde die Komplexität reduziert.
- GPU-Speicherverwendung wurde optimiert.
- Parallele Verarbeitung wurde möglich.
- Modellleistung:
- Ein Gleichgewicht zwischen lokalen Details und globalen Kontextinformationen wurde geschaffen.
- Die Fähigkeit, lange Abhängigkeiten zu erfassen, wurde verbessert.
- Stabile Leistungen bei verschiedenen Aufgaben wurden beobachtet.
- Praktische Anwendung:
- Der Sparse-Transformer-Aufbau von GPT-3 wurde beeinflusst.
- Die Entwicklung der Multi-Query-Aufmerksamkeit in PaLM wurde gefördert.
- Er wurde für die Implementierung des Constitutional AI von Anthropic Claude genutzt. Diese hybride Herangehensweise bildete die Grundlage für verschiedene Modelle wie Longformer und ETC. Sie erzielte insbesondere bei der Verarbeitung langer Dokumente, wie z.B. Textkategorisierung und Frage-Antwort-Aufgaben, große Erfolge. Allerdings blieben Probleme mit dem Speicherverbrauch und der Berechnungs-effizienz bestehen. Insbesondere die Optimierung des GPU-Speicherverbrauchs in großen Sprachmodellen stellte eine neue Herausforderung dar, was zu Verbesserungen der Speichereffizienz im Abschnitt 9.3 führt.
9.3 Speicher Effizienz: Verbindung von Hardware und Software (2021-2022)
Von 2021 bis 2022 stand der Fokus auf der Steigerung der Speichereffizienz von Transformers. Insbesondere wurden Optimierungen im Hinblick auf die GPU-Speicherhierarchie und effiziente Implementierungen des Aufmerksamkeitsmechanismus hervorgehoben. Die Methoden dieser Zeit ermöglichten praktische Implementierungen großer Sprachmodelle.
9.3.1 FlashAttention: Hardware-basierte Optimierung des Aufmerksamkeitsmechanismus unter Berücksichtigung der GPU-Speicherhierarchie
Im Jahr 2022 schlug das Forschungsteam von Tri Dao an der Stanford University FlashAttention vor, das die GPU-Speicherhierarchie berücksichtigt. Dies war eine hardwarezentrierte Verbesserung, die die Speicherzugriffsmuster des Aufmerksamkeitsmechanismus grundlegend neu gestaltet hat. FlashAttention verbesserte die Trainings- und Inferenzgeschwindigkeit von Transformermodellen, insbesondere solchen mit langen Sequenzen, erheblich und trug wesentlich zur Entwicklung großer Sprachmodelle bei. Die im Jahr 2023 veröffentlichte FlashAttention v2 optimierte das originale FlashAttention weiter und erreichte eine Geschwindigkeitssteigerung von 2-4 Mal.
9.3.1.1 GPU-Speicherstruktur und IO-Optimierung
Ein Vorteil von FlashAttention ist, dass es die GPU-Speicherhierarchie explizit berücksichtigt. GPUs verfügen über zwei Arten von Speicher: das große, aber langsame HBM (High Bandwidth Memory) und das kleine, aber schnelle SRAM. HBM hat eine große Kapazität, ist aber langsamer zu accessieren; SRAM hat eine geringere Kapazität, aber sehr schnellen Zugriff. FlashAttention nutzt diese Eigenschaften.
- Minimierung der Datenbewegung zwischen HBM und SRAM: Bei traditionellen Aufmerksamkeitsmechanismen musste das gesamte große Matrix der Aufmerksamkeitswerte nach der Berechnung des Skalarprodukts von Query und Key im HBM gespeichert werden. Dies verbraucht eine erhebliche Bandbreite und führt zu Geschwindigkeitsverlusten. FlashAttention minimiert diese unnötigen Datenbewegungen.
- Nicht-Speichern großer Zwischenresultate (Aufmerksamkeitswerte-Matrix) im HBM: Statt die Zwischenergebnisse im HBM zu speichern, behält FlashAttention sie im SRAM und führt die notwendige Berechnung durch.
- Schrittweise Berechnung des Softmax im SRAM: Anstatt das Softmax für die gesamte Matrix der Aufmerksamkeitswerte auf einmal zu berechnen, wird es in Blöcken berechnet, wobei die Ergebnisse für jeden Block zusammengefasst werden. Dies ermöglicht die genaue Berechnung des Aufmerksamkeitsmechanismus, ohne den gesamten Speicherplatz zu verbrauchen.
Diese Blockverarbeitungsstrategie minimiert den Verbrauch der Speicherbandbreite und ermöglicht gleichzeitig eine präzise Berechnung des Aufmerksamkeitsmechanismus.
9.3.1.2 FlashAttention v2: Maximierung der Hardwarenutzung
FlashAttention v2 behielt die grundlegenden Ideen von v1 bei, fügte aber mehrere niedriglevel-Optimierungen hinzu, um die Hardwarenutzung zu maximieren. Es erzielte eine Geschwindigkeitssteigerung von 2-4 Mal im Vergleich zu v1 und zeigte insbesondere bei der Verarbeitung langer Sequenzen hervorragende Leistungsmerkmale. * Kernelfusion: FlashAttention v2 integriert verschiedene Operationen des Aufmerksamkeitsmechanismus wie die Transformation von Query, Key und Value, das Berechnen der Aufmerksamkeitswerte, Softmax sowie das gewichtete Durchschnittsberechnung in einen einzigen CUDA-Kernel. Dadurch wird die Anzahl der Speicherzugriffe auf das HBM minimiert, um den Speicherbandbreitenverbrauch zu reduzieren und die Geschwindigkeit zu steigern. * Nicht-sequenzielle (Non-sequential) Aufmerksamkeitskopfverarbeitung: Statt die Aufmerksamkeitsköpfe sequenziell zu verarbeiten, behandelt FlashAttention V2 sie parallel, soweit dies von den GPU-Ressourcen erlaubt wird. Dies verringert die Verzögerungszeit. * Cache-freundliches Speicherlayout: Daten werden in Spaltenmajor-Reihenfolge gespeichert und datenstrukturelle Anpassungen vorgenommen, um besser mit den GPU-Cachezeilen abzustimmen. Dies reduziert Cache-Misses und verbessert die Geschwindigkeit des Datenzugriffs. * Warp-level Parallelisierung: Die Verarbeitungsteile der Aufmerksamkeitsoperationen werden so optimiert, dass sie innerhalb eines CUDA-Warps mit 32 Threads möglichst parallel ausgeführt werden. Dies nutzt maximale SIMD- (Single Instruction, Multiple Data) und parallele Verarbeitungsfähigkeiten der GPU aus, um die Berechnungsgeschwindigkeit zu erhöhen.
Durch diese umfassende Optimierung konnte FlashAttention v2 in bestimmten Umgebungen eine bis zu 20-fache Steigerung der Speichereffizienz und eine Geschwindigkeitssteigerung von 2-4-fach im Vergleich zur herkömmlichen PyTorch-Aufmerksamkeitsimplementierung erzielen. Der Erfolg von FlashAttention unterstreicht die Bedeutung einer tiefen Verständnis der Hardwareeigenschaften bei der Algorithmusentwicklung und wurde zu einem Kernbestandteil großer Sprachmodelle wie GPT-4, Claude usw.
Die offizielle Implementierung von FlashAttention ist in NVIDIA CUDA-Code verfügbar. In PyTorch kann es über das flash-attn-Paket verwendet werden und wird auch in der neuesten Version der Hugging Face Transformers-Bibliothek integriert.
9.3.2 Abfrageoptimierung: Verbesserung der Aufmerksamkeitsstruktur
Im Jahr 2022 schlug Google Research mit dem PaLM-Modell Multi-Query Attention (MQA) vor, um die Speichereffizienz von der Softwareseite aus zu verbessern. Im Gegensatz zur hardwarezentrierten Optimierung von FlashAttention handelt es sich hierbei um einen Ansatz, bei dem die Aufmerksamkeitsstruktur selbst neu gestaltet wird, um den Speicherbedarf zu reduzieren.
9.3.2.1 Multi-Query Attention (MQA)
Das Kernstück des MQA ist die Änderung der Designstruktur so, dass alle Aufmerksamkeitsköpfe dieselben Key und Value teilen.
- Key, Value Teilen:
- Alle Köpfe teilen eine K, V-Matrix.
- Die KV-Cache-Größe wird um die Anzahl der Köpfe reduziert (z. B. bei 8 Köpfen verringert sich die KV-Cache-Größe auf 1/8).
- Der Speicherbandbreitenverbrauch wird erheblich verringert.
- Query Trennung:
- Queries werden für jeden Kopf unabhängig generiert.
- Jeder Kopf kann immer noch unterschiedliche Kontexte lernen.
- Die Berechnungskomplexität steigt nicht erheblich an.
Code
import numpy as np
def multi_query_attention(q, k, v, num_heads):
"""Multi-Query Attention implementation
Args:
q: (batch_size, seq_len, d_model)
k: (batch_size, seq_len, d_model)
v: (batch_size, seq_len, d_model)
num_heads: Number of heads
"""
batch_size, seq_len, d_model = q.shape
head_dim = d_model // num_heads
# 1. Convert K, V to single matrices shared by all heads
k_shared = np.dot(k, np.random.randn(d_model, d_model)) # (batch_size, seq_len, d_model)
v_shared = np.dot(v, np.random.randn(d_model, d_model)) # (batch_size, seq_len, d_model)
# 2. Generate Q differently for each head
q_multi = np.dot(q, np.random.randn(d_model, num_heads * head_dim)) # (batch_size, seq_len, num_heads * head_dim)
q_multi = q_multi.reshape(batch_size, seq_len, num_heads, head_dim) # (batch_size, seq_len, num_heads, head_dim)
# Transform k_shared to head_dim size
k_shared = np.dot(k_shared, np.random.randn(d_model, head_dim)) # (batch_size, seq_len, head_dim)
# 3. Calculate attention scores
scores = np.matmul(q_multi, k_shared.reshape(batch_size, seq_len, head_dim, 1))
# scores: (batch_size, seq_len, num_heads, 1)
# 4. Apply softmax
weights = np.exp(scores) / np.sum(np.exp(scores), axis=-1, keepdims=True)
# weights: (batch_size, seq_len, num_heads, 1)
# 5. Multiply V with weights
v_shared = np.dot(v_shared, np.random.randn(d_model, head_dim)) # Transform V to head_dim as well
v_shared = v_shared.reshape(batch_size, seq_len, 1, head_dim)
output = np.matmul(weights, v_shared)
# output: (batch_size, seq_len, num_heads, head_dim)
# 6. Concatenate heads and transform output
output = output.reshape(batch_size, seq_len, num_heads * head_dim)
output = np.dot(output, np.random.randn(num_heads * head_dim, d_model))
# output: (batch_size, seq_len, d_model)
return output
# Example usage
batch_size, seq_len, d_model = 2, 100, 512
num_heads = 8
q = np.random.randn(batch_size, seq_len, d_model)
k = np.random.randn(batch_size, seq_len, d_model)
v = np.random.randn(batch_size, seq_len, d_model)
output = multi_query_attention(q, k, v, num_heads)
print("Output tensor shape:", output.shape)/tmp/ipykernel_304793/3750479510.py:30: RuntimeWarning: overflow encountered in exp
weights = np.exp(scores) / np.sum(np.exp(scores), axis=-1, keepdims=True)
/tmp/ipykernel_304793/3750479510.py:30: RuntimeWarning: invalid value encountered in divide
weights = np.exp(scores) / np.sum(np.exp(scores), axis=-1, keepdims=True)Output tensor shape: (2, 100, 512)9.3.2.2 Gruppierte-Abfrage-Aufmerksamkeit (GQA)
Anfang 2023 schlug Meta AI GQA (Gruppierte-Abfrage-Aufmerksamkeit) vor, um die Grenzen der MQA zu überwinden. GQA nimmt einen mittleren Ansatz, indem es die Köpfe in Gruppen zusammenfasst und jede Gruppe K, V teilt.
- Gruppierter Design:
- Mehrere Abfrageköpfe teilen sich ein KV-Paar.
- Die Gruppengröße kann angepasst werden, um eine Balance zwischen Speicherverwendung und Modellleistung zu erzielen.
- Es kann eine reichhaltigere Ausdrucksfähigkeit als MQA bieten.
- Effiziente Implementierung:
- Optimale parallele Verarbeitung pro Gruppe.
- Cache-freundliche Speicherzugriffsmethoden verwendet.
- Verbesserte Verarbeitungsgeschwindigkeit bei der Inferenz.
9.3.2.3 MQA vs. GQA vs. Multi-Head Attention
Abfrageoptimierte Strukturen wie MQA und GQA bieten die folgenden Trade-offs:
| Struktur | Speicherverwendung | Ausdrucksfähigkeit | Verarbeitungsgeschwindigkeit | Implementierungskomplexität |
|---|---|---|---|---|
| Multi-Head Attention | N × H | hoch | langsam | niedrig |
| GQA | N × G | mittel | mittel | mittel |
| MQA | N | niedrig | schnell | niedrig |
(N: Sequenzlänge, H: Anzahl der Köpfe, G: Anzahl der Gruppen)
Diese Strukturen werden in modernen großen Sprachmodellen wie LLaMA, PaLM und Claude weitgehend adoptiert und verbessern insbesondere die Speichereffizienz bei der Verarbeitung langer Sequenzen.
9.3.3 KV-Cache-Verwaltung und -Optimierung
Ende 2022 erkannten DeepMind, Anthropic und das vLLM-Entwicklungsteam die Bedeutung der KV-Cache-Verwaltung während des Inferenzprozesses in großen Sprachmodellen. Sie schlugen Software- und Systemebenen-Memory-Optimierungsstrategien vor, um die hardwarezentrierte Ansätze von FlashAttention und die strukturellen Ansätze von MQA/GQA zu ergänzen. Dies ist insbesondere bei der Verarbeitung langer Konversationen, dem Generieren langer Dokumente und wenn ein hoher Durchsatz (throughput) erforderlich ist, wichtig.
9.3.3.1 PagedAttention & vLLM: Aus den Konzepten des Betriebssystem-Pagings
PagedAttention und seine Implementierung in vLLM sind Techniken zur effizienten Verwaltung von KV-Caches, die sich aus dem virtuellen Speicher- und Paging-Konzept des Betriebssystems ableiten.
Probleme mit traditionellen KV-Caches
- Speichervergeudung: KV-Caches wachsen linear mit der Sequenzlänge und nehmen viel Speicherplatz ein. Besonders bei Batch-Verarbeitungen mit variabler Sequenzlänge führt dies zu erheblichen Verlusten, da der Speicher für die längste Sequenz zugeordnet werden muss.
- Speicherverfragmentierung: Wenn KV-Caches im Speicher nicht kontinuierlich zugewiesen sind, kann es zu externer Fragmentierung kommen, bei der freie Räume nicht genutzt werden können.
- Nicht-Unterstützung dynamischer Sequenzlängen: Es ist schwierig, die Größe des KV-Caches während des Generierprozesses effizient dynamisch anzupassen.
Kernidee von PagedAttention
- Block-basierte Speicherzuordnung (Block-Based Memory Allocation):
- KV-Caches werden in Blöcke fester Größe aufgeteilt (ähnlich wie Betriebssysteme den Speicher in Seiten einteilen).
- Jeder Block speichert die Schlüssel und Werte mehrerer Token.
- Die Blöcke können physisch nicht kontinuierlich sein, sind aber logisch zusammenhängend.
- Blocktabelle (Block Table):
- Verwaltet die Zuordnung zwischen logischen Blöcken und physischen Blöcken jeder Sequenz. (Ähnlich wie die Seitentabelle in Betriebssystemen)
- Wenn ein neues Token erstellt wird, wird ein leerer Block zugewiesen und die Zuordnungsinformationen der Blocktabelle hinzugefügt.
- Copy-on-Write (CoW) Unterstützung (optional):
- Bei gemeinsam genutzten Prompts in mehreren Sequenzen (z.B. bei Beam Search), werden Blöcke nicht kopiert, sondern geteilt, um Speicher zu sparen.
- Neue Blöcke werden erst zugewiesen, wenn der Blockinhalt geändert wird.
Vorteile von PagedAttention
- Erhöhung der Speichereffizienz: Da nur benötigte Blöcke zugewiesen werden, wird Speichervergeudung minimiert.
- Reduzierung der Speicherfragmentierung: Durch die Verwaltung des Speichers in Blöcken wird das Problem der externen Fragmentierung gemildert.
- Flexibles Sequenzverarbeitung: Die Größe des KV-Caches kann während der Generierung wachsen oder schrumpfen, und es kann flexibel darauf reagiert werden.
- Hohe Durchsatzrate (Throughput): In Systemen wie vLLM ermöglicht PagedAttention die effiziente Batch-Verarbeitung und erzielt eine hohe Durchsatzrate.
vLLM: Hochleistungs-Inferenz-Engine mit PagedAttention
vLLM ist eine Open-Source-Bibliothek, die durch die Verwendung von PagedAttention als Kernfunktion die Inferenzgeschwindigkeit und den Durchsatz großer Sprachmodelle erheblich verbessert.
- Kontinuierliches Batching (Continuous Batching): Neue Anfragen werden sofort verarbeitet, und abgeschlossene Anfragen werden sofort entfernt, um die GPU-Verwendung zu maximieren.
- Optimierte CUDA-Kernel: Es werden CUDA-Kernel verwendet, die für PagedAttention-Operationen optimiert sind, um die Speicherzugriffsgeschwindigkeit zu erhöhen.
9.3.3.2 Kontinuierliches Batching und effiziente Caching-Strategien (Continuous Batching & Efficient Caching)
Kontinuierliches Batching ist eine Kernfunktion, um den Durchsatz (throughput) bei der Verarbeitung großer Sprachmodelle zu maximieren. PagedAttention und vLLM unterstützen kontinuierliches Batching effizient.
Probleme der traditionellen Batch-Verarbeitung
- Ermittlung der GPU-Nutzung: Die GPU muss auf die längste Sequenz in einem Batch warten.
- Hohe Latenzzeiten (Latency): Neue Anfragen müssen auf den Abschluss des vorherigen Batches warten.
Kernidee des kontinuierlichen Batchings
- Iteratives Batching: Neue Anfragen werden dynamisch zu dem derzeit verarbeiteten Batch hinzugefügt.
- Request-Level-Scheduling: Jede Anfrage wird individuell geplant, und abgeschlossene Anfragen werden sofort entfernt.
Effiziente Caching-Strategien
Mit kontinuierlichem Batching können folgende Caching-Strategien verwendet werden, um die Speichereffizienz weiter zu verbessern:
- LRU (Least Recently Used) Cache: Die am längsten nicht genutzten KV-Cache-Blöcke werden für den Austausch ausgewählt.
- Hot/Cold-Trennung: Häufig verwendete KV-Cache-Blöcke (“hot”) werden im GPU-Speicher gespeichert, seltenere Blöcke (“cold”) im CPU-Speicher.
- Vorabladen (Prefetching): Erwartete KV-Cache-Blöcke für den nächsten Zugriff werden vorab geladen, um die Speicherzugriffsverzögerungen zu reduzieren. Diese Technologien sind entscheidend für die Bereitstellung großer Sprachmodelle in Echtzeitdiensten und zur Erreichung hoher Durchsatzraten und niedriger Latenzen.
Zusammenfassung
- PagedAttention: Verwaltet den KV-Cache in Blöcken, um die Speichereffizienz zu erhöhen und dynamische Sequenzlängen zu unterstützen.
- vLLM: Eine Open-Source-Bibliothek, die PagedAttention nutzt, um leistungsstarke Inferenz bereitzustellen.
- Kontinuierliches Batching: Fügt oder entfernt Anfragen dynamisch zu Batches, um die GPU-Nutzung und den Durchsatz zu maximieren.
- Effiziente Caching-Strategien: Verbessert die Geschwindigkeit des Speicherzugriffs durch LRU, Hot/Cold-Trennung, Prefetching usw.
Diese Technologien sind entscheidend für die Bereitstellung großer Sprachmodelle in realen Diensten und zur Erreichung hoher Durchsatzraten und niedriger Latenzen.
9.4 Skalierbarkeit und spezialisierte Architekturen (2023-2024)
Ab 2023 hat die Entwicklung von Transformer-Modellen eine neue Phase erreicht, die über Effizienz hinaus die Skalierbarkeit und spezielle Anwendungen berücksichtigt. Die in früheren Phasen (Kapitel 9.2, 9.3) erworbenen grundlegenden Technologien wie FlashAttention, MQA/GQA und effiziente KV-Cache-Verwaltung bildeten die Grundlage für die Lösung größerer und komplexerer Probleme. Auf dieser technischen Weiterentwicklung basierend begannen Forscher nicht nur, die Größe der Modelle zu vergrößern, sondern auch optimierte Strukturen für bestimmte Problemfelder zu entwickeln, das Verhalten der Modelle zu steuern und Fähigkeiten zur Verarbeitung verschiedener Datentypen in Transformer-Modellen zu integrieren.
9.4.1 Long Context-Verarbeitung: Erweiterung des Kontextlängen
Die Fähigkeit, lange Kontexte (Long Context) in verschiedenen Bereichen wie konversationsbasierte KI, Dokumentzusammenfassung, Codegenerierung und wissenschaftliche Forschung zu verstehen und zu verarbeiten, ist von großer Bedeutung. Während die ursprünglichen Transformer-Modelle (Kapitel 9.1) hauptsächlich auf die Verarbeitung von Kontexten mit einer Länge von 512 oder 1024 Token beschränkt waren, erlebte man ab 2023 eine revolutionäre Entwicklung mit Modellen, die Kontexte von bis zu 100K (100.000) und sogar 1M (1 Million) Token verarbeiten konnten.
9.4.1.1 Hierarchische Aufmerksamkeit, Rekurrenter Memory Transformer
Zentrale Techniken zur effektiven Verarbeitung langer Kontexte lassen sich in Optimierung der Aufmerksamkeitsmechanismen, hierarchische/rekursive Verarbeitung und Einführung von Speichermechanismen unterteilen.
Effiziente Aufmerksamkeitsmechanismen (Efficient Attention Mechanisms)
Der grundlegende Aufmerksamkeitsmechanismus der Transformer hat eine quadratische Berechnungskomplexität (O(N²)), die bei langen Sequenzen ineffizient wird. Deshalb werden verschiedene effiziente Aufmerksamkeitsverfahren, die in Kapitel 9.2 besprochen wurden, als Kernkomponenten von Long-Context-Modellen verwendet.
Lineare Aufmerksamkeit (Linear Attention): Ein Ansatz, der die Komplexität des Aufmerksamkeitsvorgangs auf O(N) reduziert.
- Performer: Verwendet den FAVOR+ (Fast Attention Via positive Orthogonal Random features) Algorithmus, um das Aufmerksamkeitsmatrix ohne explizite Berechnung zu approximieren, indem er den Erwartungswert von Kernfunktionen benutzt. (Kapitel 9.2.1.1)
- Linformer: Reduziert die Berechnungen durch die Zuordnung ähnlicher Vektoren in dieselben Buckets und das Berechnen der Aufmerksamkeit innerhalb dieser Buckets.
Dünnbesetzte Aufmerksamkeit (Sparse Attention): Ein Ansatz, bei dem nur ausgewählte Elemente für die Aufmerksamkeitsberechnung berücksichtigt werden. (Kapitel 9.2.1.2)
- Sparse Transformer: Verwendet feste Muster (fixed patterns), um die Anzahl der Aufmerksamkeitsberechnungen zu reduzieren, indem es Stride- und lokale Muster kombiniert.
- Longformer: Kombiniert sliding window-Aufmerksamkeit mit globaler Aufmerksamkeit, um sowohl lokale als auch globale Informationen zu berücksichtigen.
Reformer: Der in Kapitel 9.2.3.1 eingeführte LSH (Locality-Sensitive Hashing) Attention-Mechanismus ordnet Query- und Key-Vektoren in die gleichen Buckets, wenn sie ähnlich sind, und berechnet die Aufmerksamkeit nur innerhalb dieser Buckets.
BigBird: Ein hybrider Ansatz, der lokale, globale und zufällige Aufmerksamkeit aus Kapitel 9.2.3.2 kombiniert.
Hierarchische Aufmerksamkeit (Hierarchical Attention) Hierarchische Aufmerksamkeit ist eine Methode, bei der die Eingabesequenz in mehrere Schichten unterteilt und verarbeitet wird. Jede Schicht hat verschiedene Bereiche (scope) und Auflösungen (resolution), wobei niedrigere Schichten lokale Kontexte und höhere Schichten globale Kontexte verarbeiten.
- Funktionsweise:
- Die Eingabesequenz wird in kleine Segmente oder Blöcke unterteilt.
- Lokale Aufmerksamkeit (z. B. sliding window attention) innerhalb jedes Segments wird durchgeführt, um lokale Informationen zu extrahieren.
- Eine Repräsentation erstellt wird, die jedes Segment repräsentiert (z. B. mittlere Pooling, CLS-Token oder gelernte Repräsentationsvektoren).
- Globale Aufmerksamkeit (global attention) auf den Segmentrepräsentationen wird durchgeführt, um langreichweitige Abhängigkeiten (long-range dependencies) zu erfassen.
- Bei Bedarf können weitere Schichten hinzugefügt werden, um breitere Kontexte zu verarbeiten.
- Vorteile:
- Reduzierte Berechnungskomplexität: Es erfordert viel weniger Berechnungen als die direkte Durchführung von Aufmerksamkeit auf der gesamten Sequenz.
- Erfassung von Kontextinformationen auf verschiedenen Ebenen: Berücksichtigung sowohl lokaler als auch globaler Informationen zur Erstellung reichhaltigerer Kontextrepräsentationen.
- Einfache parallele Verarbeitung: Jedes Segment kann unabhängig verarbeitet werden, was die parallele Verarbeitung erleichtert.
- Beispiele:
- Longformer: Verwendet eine hierarchische Struktur, die sliding window attention (lokal) und globale Aufmerksamkeit (für bestimmte Token) kombiniert.
- ETC (Extended Transformer Construction): Erweitert Longformer, um längere Kontexte zu verarbeiten.
- H-Transformer (Hierarchical Transformer): Verwendet mehrere Schichten von Aufmerksamkeit, um den Kontext hierarchisch zu modellieren.
Recurrent Memory Transformer
Der Recurrent Memory Transformer kombiniert die Ideen des RNNs (Recurrent Neural Network) mit dem Transformer, um Informationen aus vorherigen Sequenzen in Form eines “Speichers” zu speichern und diesen beim Verarbeiten der aktuellen Sequenz zu nutzen.
- Transformer-XL (2019): Einführung von relativen Positionsencodings (relative positional encoding) und segmentbasierten rekurrenten Mechanismen, um langreichweitige Abhängigkeiten über fixierte Kontextfenster hinaus zu modellieren.
- Relative Positionserkennung: Codiert die relative Distanz zwischen Token anstelle der absoluten Positionsinformationen. Dies hilft dem Modell, längere Sequenzen zu verallgemeinern.
- Segmentbasierte Rekurrenz: Cachen des Hidden State von vorherigen Sequenzsegmenten und Nutzung dieser gecachten Informationen beim Verarbeiten des aktuellen Segments. Dadurch kann das aktuelle Segment den Kontext der vorherigen Segmente referenzieren.
- Compressive Transformer (2019): Erweitert Transformer-XL, um vergangene Hidden States in komprimierter Form als Speicher zu speichern und so längere Kontexte zu verarbeiten.
- Kompressiver Speicher: Ältere Informationen werden komprimiert und im Kompressionspeicher gespeichert. Dieser Speicher kann abgefragt werden, um zusätzliche Aufmerksamkeit zu berechnen.
- Transformer-XL (2019): Einführung von relativen Positionsencodings (relative positional encoding) und segmentbasierten rekurrenten Mechanismen, um langreichweitige Abhängigkeiten über fixierte Kontextfenster hinaus zu modellieren.
- Speichermechanismus: * External Memory: Key-Value-Speicher wird eingeführt, wobei der Key mit dem Query und der Attention berechnet wird, um den relevantesten Value abzurufen. Der Value fasst die Informationen zusammen.
- Attention Sink, StreamingLLM:
- Attention Sink: Bei der Generierung langer Texte werden die ersten paar Token (Sink-Token) so gestaltet, dass sie von allen Tokens beachtet werden. Sie erfüllen eine Art Global-Tokengrundfunktion.
- StreamingLLM: Diese Technik nutzt die Idee des Attention Sinks, um KV-Caches effizient zu verwalten. Dies ist besonders nützlich in Streaming-Szenarien, bei denen Texte unbegrenzter Länge verarbeitet werden müssen.
- Attention Sink, StreamingLLM:
9.4.1.2 Claude-2, LongLoRA
Claude-2 (Anthropic): Ein interaktives AI-Modell, das Kontexte mit mehr als 100K Token verarbeiten kann. Claude-2 verwendet einen verbesserten Ansatz, der mehrskalige Aufmerksamkeit (multi-scale attention) und anpassbare Kompression (adaptive compression) kombiniert, um langfristigen Kontext effektiv zu verarbeiten.
- Mehrskalige Aufmerksamkeit: Durch die Verwendung von Fenstern unterschiedlicher Größen werden lokale Informationen und globale Informationen gleichzeitig berücksichtigt. Zum Beispiel wird ein kleines Fenster verwendet, um die Beziehungen zwischen benachbarten Wörtern zu erfassen, während ein großes Fenster den Kontext des Absatzes oder des gesamten Dokuments erfasst.
- Anpassbare Kompression: Die Kompressionsrate wird dynamisch basierend auf der Wichtigkeit der Eingabe-Sequenz angepasst, um Informationsverlust zu minimieren. Zum Beispiel werden wichtige Sätze weniger stark komprimiert und weniger wichtige Sätze stärker komprimiert.
LongLoRA: Eine Methode, um die Länge des Kontexts zu erhöhen, indem bereits trainierte Modelle mit geringen Ressourcen fine-tuned werden. Es handelt sich um eine optimierte Version von LoRA für die Verarbeitung langer Kontexte.
- Shift Short Attention: Effiziente Aufmerksamkeit wird bei kurzen Kontexten durch Reduzierung der Berechnungen ausgeführt. Dies erhöht die Effizienz, indem unnötige Berechnungen im bestehenden Aufmerksamkeitsmechanismus reduziert werden.
- Gruppierte Query, Key, Value Projektionen: MQA/GQA wird verwendet, um den Speicherverbrauch zu verringern. (Kapitel 9.3.2)
GPT-4, Gemini: (Die genaue Architektur ist nicht veröffentlicht) Es wurde bekannt gegeben, dass sie Kontexte mit mehr als 100.000 Token verarbeiten können. Es wird angenommen, dass eine Kombination der oben beschriebenen Techniken verwendet wird.
LongNet: Ein Transformer, der Dilated Attention (übersprungene Aufmerksamkeit) verwendet, um 1 Milliarde Token zu verarbeiten. Dilated Attention wählt in einem Fenster gezieltTokens aus, um die Aufmerksamkeitswerte zu berechnen. (Ähnlich wie dilated convolution in CNNs) Dies ermöglicht es, das Empfangsfeld effektiv zu erweitern und gleichzeitig die Berechnungen zu reduzieren.
Diese Techniken zur Verarbeitung langer Kontexte werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter die Analyse juristischer Dokumente, das Verstehen wissenschaftlicher Arbeiten, die Verarbeitung langer Chat-Verläufe und die Erstellung langer Romane.
9.4.2 Ethisch/Sicherheitsbeschränkungen: Constitutional AI
Seit der schnellen Entwicklung von großen Sprachmodellen (LLMs) Ende 2022, sind die Bedenken über ihre ethischen und gesellschaftlichen Auswirkungen gestiegen. Insbesondere wurden Probleme wie das Generieren schädlicher oder diskriminierender Inhalte, sowie der Missbrauch persönlicher Daten durch LLMs ernsthaft angesprochen. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, hat sich die Erkenntnis durchgesetzt, dass es nicht ausreicht, einfach die Ausgaben des Modells nachträglich zu filtern; stattdessen müssen ethische Beschränkungen in den eigenen Betriebsmodus des Modells integriert werden.
Im Verlauf des Jahres 2023 schlug Anthropic als Lösung für diese Probleme einen neuen Ansatz namens “Constitutional AI” vor. Constitutional AI zielt darauf ab, die Modelle so zu gestalten, dass sie stattdessen expliziten “Grundsätzen (constitution)” folgen, anstatt die Vorurteile oder schädlichen Inhalte in den Trainingsdaten zu reproduzieren.
9.4.2.1 Regeln-basierter Attention
Das Kernkonzept von Constitutional AI ist wie folgt:
Explizite Definition der Verfassung (Constitution)
Eine Person definiert die gewünschten Verhaltensgrundsätze, die das Modell einhalten soll – die “Verfassung”. Diese Verfassung besteht aus Regeln zur Verhinderung von Schädlichkeit, Diskriminierung, Missbrauch persönlicher Daten usw.
- Beispiele:
- “Respektieren Sie die Privatsphäre der Benutzer und sammeln oder teilen Sie keine Informationen ohne Zustimmung.”
- “Machen Sie keine diskriminierenden oder voreingenommenen Aussagen über Rasse, Geschlecht, Religion usw.”
- “Generieren Sie keinen gewalttätigen oder beleidigenden Inhalt.”
- “Bieten Sie keine Informationen an, die von der Wahrheit abweichen oder zu Missverständnissen führen könnten.”
- Beispiele:
Überwachtes Lernen (Supervised Learning)
- Kritik und Überarbeitung (Critique and Revision): Das LLM generiert zunächst eine Antwort auf übliche Weise. Ein separates “Kritikmodell (critique model)” bewertet dann diese Antwort im Vergleich zur Verfassung und überarbeitet sie, falls Regelverstöße gefunden werden.
- Verfeinern: Das Kritikmodell erläutert detailliert, ob die Antwort den gegebenen Grundsätzen widerspricht, wie sie diese verletzt und welche Überarbeitungen erforderlich sind.
- Datenverstärkung (Data Augmentation): Die ursprünglichen Antworten werden mit den überarbeiteten Antworten gepaart, um neue Trainingsdaten zu erzeugen.
- Überwachtes Feinjustieren (Supervised Fine-tuning): Diese Daten werden verwendet, um das LLM fein anzupassen. Das Modell lernt, wie es die Rückmeldungen des Kritikmodells berücksichtigen kann, um verfassungskonforme Antworten zu generieren.
Verstärkungslernen (Reinforcement Learning)
- Präferenzmodell (Preference Model): Ein separates Modell wird trainiert, um zwischen zwei Antworten zu entscheiden, welche besser den Grundsätzen der Verfassung entspricht.
- RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback): Das Präferenzmodell wird verbessert durch menschliche Rückmeldungen.
- RLAIF (Reinforcement Learning from AI Feedback): Das Präferenzmodell bewertet das Verhalten des LLM und unterstützt es im Lernen, wie es verfassungskonform zu handeln.
Vorteile von Constitutional AI * Transparenz (Transparency): Die Verhaltensprinzipien des Modells sind explizit definiert, sodass das Entscheidungsfindungsprozess des Modells leicht verständlich und nachvollziehbar ist. * Steuerbarkeit (Controllability): Durch die Änderung oder Ergänzung der Verfassung kann das Verhalten des Modells relativ einfach gesteuert werden. * Verallgemeinerungsfähigkeit (Generalization): Das Modell kann nicht nur auf spezifische Arten von schädlichen Inhalten, sondern auch auf eine Vielzahl von Problemarten reagieren. * Skalierbarkeit (Scalability): Das Modell kann mit dem AI-System trainiert werden, ohne menschliche Intervention zu benötigen. (RLAIF)
Implementierung von Constitutional AI (konzeptuelles Beispiel)
Code
import numpy as np
class ConstitutionalAttention:
def __init__(self, rules, embedding_dim=64):
"""Embed ethical rules and integrate them into attention
Args:
rules: List of ethical rules
embedding_dim: Dimension of rule embeddings
"""
self.rules = rules
# Convert rules to embedding space
self.rule_embeddings = self._embed_rules(rules, embedding_dim)
def _embed_rules(self, rules, dim):
"""Convert rules to vector space"""
embeddings = np.random.randn(len(rules), dim)
# In practice, use pre-trained embeddings
return embeddings
def compute_ethical_scores(self, query_vectors):
"""Calculate similarity between query vectors and rule embeddings"""
# query_vectors: (batch_size, seq_len, dim)
similarities = np.dot(query_vectors, self.rule_embeddings.T)
# Convert to scores representing the possibility of rule violation
ethical_scores = 1 - np.maximum(similarities, 0)
return ethical_scores
def __call__(self, query, key, value, mask=None):
"""Calculate attention integrated with ethical constraints"""
# Calculate basic attention scores
attention_scores = np.dot(query, key.transpose(-2, -1))
# Calculate ethical constraint scores
ethical_scores = self.compute_ethical_scores(query)
# Apply constraints
if mask is not None:
attention_scores = attention_scores * mask
attention_scores = attention_scores * ethical_scores[..., None]
# Apply softmax and weights
weights = np.exp(attention_scores) / np.sum(np.exp(attention_scores), axis=-1, keepdims=True)
output = np.dot(weights, value)
return outputCode Erklärung:
__init__:rules: Ethische Regeln in Form eines Dictionaries (Schlüssel: Regelname, Wert: Regelbeschreibung)._embed_rules: Jede Regel wird in einen Vektor (Embedding) konvertiert. (In der tatsächlichen Implementierung werden vortrainierte Sprachmodelle wie Sentence-BERT verwendet)
compute_ethical_scores:- Die Ähnlichkeit (das Skalarprodukt) zwischen dem Eingabevektor und den Regel-Embeddings wird berechnet.
- Eine höhere Ähnlichkeit bedeutet eine größere Relevanz für die entsprechende Regel.
1 - np.maximum(similarities, 0): Dies transformiert hohe Ähnlichkeitswerte in niedrige Werte (nahe bei 0) und niedrige Ähnlichkeitswerte in höhere Werte (nahe bei 1). Diese werden dann mit den Aufmerksamkeitsscores multipliziert, um die Auswirkung von Token, die eine Regelverletzung darstellen könnten, zu verringern.
__call__:- Die Aufmerksamkeitsscores werden wie bei der standardmäßigen Aufmerksamkeitsmechanismen berechnet.
compute_ethical_scoreswird aufgerufen, um die ethischen Restriktionsscores für jedes Token zu berechnen.- Wenn ein bestehender Mask (Maskierung) vorhanden ist, wird dieser angewendet und die ethischen Restriktionsscores multipliziert, um die Aufmerksamkeitsscores anzupassen.
- Der Softmax wird angewendet, um die endgültigen Aufmerksamkeitsgewichte zu berechnen und durch gewichtete Mittelwerte den Ausgabe-Wert zu bestimmen.
Dynamisches Restriktionsmechanismus
Constitutional AI justiert die Stärke der Restriktionen dynamisch je nach Kontext.
- Kontextbewertung (Context Evaluation):
- Analyse der Sensitivität des aktuellen Gesprächsthemas: Es wird beurteilt, ob das Thema des Gespräches politische, religiöse oder hassvolle Aussagen etc. betreffen.
- Ethische Bewertung der Nutzenden Absichten: Es wird geschlossen, ob in den Fragen oder Äußerungen des Nutzers bösartige Absichten (z.B. das Versuch, das Modell zu täuschen, um schädliche Inhalte zu generieren) vorhanden sind.
- Schätzung des potentiellen Risikograds: Es wird bewertet, welches potenzielle Risiko von den möglichen Antworten ausgeht (z.B. geringer Bias, offensichtlicher Hass, Verletzung der Privatsphäre).
- Anpassung der Restriktionsstärke (Constraint Strength Adjustment):
- Hohe Risikosituationen: Bei sensiblen Themen, bösartigen Absichten und hohem Risiko wird eine starke Einschränkung (Erhöhung der Strafen für Regelverletzungen) angewendet.
- Niedrige Risikosituationen: Die Einschränkungen werden so angepasst, dass sie das Modell effektiv leiten, aber übermäßige Beschränkungen vermeiden.
9.4.2.2 Anpassung auf Basis des Reinforcement Learning (RLHF, RLAIF)
Constitutional AI verwendet neben dem überwachten Lernen (Supervised Learning) auch das Reinforcement Learning, um die Verhaltensweisen des Modells zu feinjustieren.
- RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback):
- Sammlung von Menschenpräferenzdaten: Daten werden gesammelt, indem Menschen zwischen zwei Modellantworten wählen, welche die bevorzugte ist (z.B. nützlicher, weniger schädlich, ehrlicher).
- Training des Belohnungsmodells (Reward Model): Mit den gesammelten Präferenzdaten wird ein Belohnungsmodell trainiert, das voraussagt, welche Antwort besser ist.
- Optimierung der Richtlinie (Policy Optimization): Das Belohnungsmodell wird verwendet, um die Politik des LLM (LLM, large language model) durch Reinforcement Learning-Algorithmen wie PPO (Proximal Policy Optimization) zu optimieren.
- RLAIF (Reinforcement Learning from AI Feedback):
- Nachteile von RLHF: Der Prozess der Erhaltung menschlicher Rückmeldungen ist kostspielig und zeitaufwendig.
- RLAIF verwendet stattdessen KI-Modelle (z. B. das kritische Modell des Constitutional AI) zur Generierung von Feedback und lernt damit die Belohnungsmodelle.
- Vorteile:
- Skalierbarkeit (Scalability): Es ist möglich, große Datenmengen ohne menschliche Intervention zu generieren und Modelle zu trainieren.
- Konsistenz (Consistency): KI-Modelle können konsistentere Standards anwenden als Menschen beim Bereitstellen von Feedback.
- Kosten-effektivität (Cost-effectiveness): Es kann menschliche Arbeitskraft eingespart werden.
Constitutional AI nutzt diese Verstärkungslernmethoden, um Modelle zu trainieren, die explizite Regeln (die „Verfassung“) einhalten und dennoch natürliche und nützliche Antworten erzeugen, die den menschlichen Vorlieben entsprechen.
Fazit
Constitutional AI geht über einfache nachträgliche Filterung hinaus und integriert ethische Einschränkungen in das interne Funktionierungsprinzip der Modelle. Durch die Kombination von expliziten Regeln (der „Verfassung“), überwachtem Lernen und Verstärkungslernen wird es ermöglicht, dass die Modelle auf sichere und nützliche Weise agieren. Dies kann eine wichtige Rolle bei der Bewältigung ethischer Probleme von KI-Modellen und dem Erhöhen ihrer Zuverlässigkeit spielen.
In Abschnitt 9.4.2 wurde das ethische Einschränkungsmechanismen-Modell des Constitutional AI untersucht. Dieser Ansatz wird wahrscheinlich zu spezifischen Aufgaben oder Domänen angepassten Aufmerksamkeitsmechanismen (die in Abschnitt 9.4.3 behandelt werden) führen, um die Sicherheit und Zuverlässigkeit von KI-Systemen weiter zu steigern.
9.4.3 Spezialisierte Aufmerksamkeit: Optimierung für Domains und Aufgaben
Die in Abschnitt 9.4.2 vorgestellten ethischen Einschränkungsmechanismen können als ein Beispiel für spezialisierte Aufmerksamkeit (Special-Purpose Attention) betrachtet werden, bei der die Aufmerksamkeitsmechanismen für bestimmte Zwecke angepasst oder erweitert werden. Ab 2023 wurde das Konzept der spezialisierten Aufmerksamkeit weiter ausgebaut, wodurch verschiedene Aufmerksamkeitsmechanismen entwickelt wurden, die auf spezifische Domains (Bereiche) und Tasks (Aufgaben) optimiert sind.
9.4.3.1 Beispiele für spezialisierte Aufmerksamkeit
Ethisch/sicherheitsbezogene Aufmerksamkeit (Ethical/Safety-Constrained Attention):
- Ähnlich wie das in Abschnitt 9.4.2 beschriebene Constitutional AI ist dies ein Aufmerksamkeitsmechanismus, der dazu dient, ethische und soziale Werte in die Ausgabe des Modells zu integrieren.
- Kernidee: Die Aufmerksamkeitsgewichte werden angepasst, um die Erzeugung schädlicher oder voreingenommener Inhalte zu reduzieren und sicherheitsrelevante, vertrauenswürdige Antworten zu fördern.
- Implementierungsmethoden:
- Regelbasierte Aufmerksamkeit (Rule-Based Attention): Explizite Regeln (z. B. Liste von Verbotenen Wörtern, Datenschutzregeln) werden definiert, und die Aufmerksamkeitsgewichte werden anhand der Wahrscheinlichkeit eines Regelverstoßes angepasst.
- Reinforcement-Learning-basierte Anpassung (Reinforcement Learning based Alignment): Das Verhalten des Modells wird durch Feedback von Menschen oder KI in eine wünschenswerte Richtung angepasst. (siehe Abschnitt 9.4.2.2)
Syntaxgeleitete Aufmerksamkeit (Syntax-Guided Attention):
- In der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) wird die syntaktische Struktur (Syntaxbaum) von Sätzen in den Aufmerksamkeitsmechanismus integriert, um die Fähigkeit zur Kontextinterpretation zu verbessern.
- Kernidee: Wörterpaare mit Eltern-Kind-Beziehungen und Abhängigkeitsbeziehungen (dependency relation) im Syntaxbaum erhalten höhere Aufmerksamkeitsgewichte.
- Implementierungsmethoden:
- Baumstrukturierter Aufmerksamkeit (Tree-structured Attention): Ein Aufmerksamkeitsmechanismus wird entwickelt, der die Struktur des Syntaxbaums direkt widerspiegelt.
- Gating-Aufmerksamkeit (Gated Attention): Eine Gating-Mechanismus wird verwendet, um syntaktische Strukturinformationen in den Aufmerksamkeitsberechnungen zu integrieren.
Wissensbasierte Aufmerksamkeit (Knowledge-Grounded Attention):
- Dies ist eine Methode zur Stärkung des Aufmerksamkeitsmechanismus durch die Nutzung externer Wissensbasen (z.B. Wikidata, Freebase).
- Kernidee: Entitäten (entity) und Beziehungen (relation) in der Wissensbasis, die mit dem Eingabetext zusammenhängen, werden identifiziert und in den Aufmerksamkeitsberechnungen berücksichtigt.
- Implementierungsmethoden:
- Wissensbasierte Aufmerksamkeit (Knowledge-Grounded Attention): Die Entitäten und Beziehungen in der Wissensbasis werden in die Aufmerksamkeitsgewichte eingeflossen.
Code-Aufmerksamkeit (Code Attention):
- Dies ist eine spezialisierte Aufmerksamkeit für die Codeerzeugung und -verstehung.
- Es wird verwendet, um die syntaktische Struktur (AST) und Bedeutung von Code zu analysieren, z.B. für Code-Vervollständigung, Code-Zusammenfassung und Fehlererkennung.
9.4.3.2 Multimodale Aufmerksamkeit (Multimodal Attention)
Die multimodale Aufmerksamkeit ist ein Aufmerksamkeitsmechanismus zur integrierten Verarbeitung verschiedener Datentypen (Modalitäten), wie Text, Bilder, Audio und Video. Dies ähnelt der Art und Weise, wie Menschen Informationen aus verschiedenen Sinnesorganen kombinieren, um die Welt zu verstehen. * Kernmechanismen: (wird in Kapitel 10 ausführlich behandelt) 1. Modalspezifische Kodierung (Modality-Specific Encoding): Jede Modaliät wird mit einem für sie optimierten Encoder in einen Vektordarstellung umgewandelt. 2. Kreuzmodale Aufmerksamkeit (Cross-Modal Attention): Beziehungen zwischen Darstellungen verschiedener Modalitäten werden modelliert. 3. Gemeinsame Darstellungslearning (Joint Representation Learning): Informationen aller Modalitäten werden integriert, um einen gemeinsamen Darstellungsraum zu lernen.
Anwendungsbereiche: VQA, Image Captioning, Text-to-Image Synthesis, Video Understanding, Robotics usw. (detailliert in Kapitel 10 erklärt)
Beispielhafte Modelle: VisualBERT, LXMERT, ViLBERT, CLIP, DALL-E, Stable Diffusion, Flamingo, GATO, Gemini usw. (in Kapitel 10 detailliert vorgestellt)
9.4.3 Zusammenfassung
In Abschnitt 9.4.3 wurden verschiedene Beispiele für spezialisierte Aufmerksamkeit (ethische Einschränkungen, syntaktische Strukturierung, wissensbasiert, Code-Aufmerksamkeit) sowie grundlegende Konzepte und Anwendungsbereiche der multimodalen Aufmerksamkeit und bekannte Modelle kurz vorgestellt. Eine detailliertere Behandlung der multimodalen Aufmerksamkeit wird in Kapitel 10 erfolgen.
Die Entwicklung dieser spezialisierten Aufmerksamkeitsmechanismen erweitert die Anwendungsbereiche von Transformer-Modellen erheblich und hilft AI-Systeme, eine größere Vielfalt an realweltlichen Problemen zu lösen.
Klicken Sie hier, um den Inhalt anzuzeigen (Tiefgang: Detaillierte Analyse und technische Verwandtschaft verschiedener Transformer-Modelle)
Tiefgang: Detaillierte Analyse und technologische Zusammenhänge der Transformer-Modelle
In diesem Tiefgang werden wir den Entwicklungsvorgang der zuvor besprochenen Transformer-Modelle detailliert analysieren und die Kerninnovationen, wesentlichen Merkmale, Leistungsverbesserungen sowie die Zusammenhänge mit verwandten Technologien eingehend betrachten. Es beinhaltet die neuesten Informationen bis 2025 sowie zusätzliche detaillierte Erläuterungen.
1. Encoder-zentrierte Modelle (Encoder-Only Models)
Encoder-zentrierte Modelle zeichnen sich durch ihre Stärke in der Verarbeitung des bidirektionellen Kontexts von Eingabetexten aus und werden hauptsächlich für natürlichsprachliche Verständnistasks (NLU) eingesetzt. | Modell | Veröffentlichungsjahr | Kerninnovation | Hauptmerkmale | Leistungsverbesserung | Bezug zu Technologien bis 9.4 | Zusätzliche Details | |—|—|—|—|—|—|—| | BERT | 2018 | Bidirektionales Kontextverständnis (Bidirectional Context Understanding) | Maskiertes Sprachmodell (MLM), Vorhersage des nächsten Satzes (NSP), bidirektionale Selbst-Aufmerksamkeit (bidirectional self-attention) | Erreicht SOTA in 11 NLP-Aufgaben (GLUE, SQuAD usw.) | FlashAttention-Memory-Optimierungstechniken können genutzt werden (bei Verarbeitung langer Sequenzen) | Prätrainings- und Feintuningparadigma etabliert, Grundstein für die Entwicklung transformerbasierter NLP-Modelle | | RoBERTa | 2019 | BERT-Optimierung (BERT Optimization) | Dynamisches Maskieren (dynamic masking), Entfernung von NSP, große Batchgrößen (larger batch size), längere Sequenzen (longer sequences), mehr Daten (more data) | Übertrifft die Leistung von BERT (GLUE, SQuAD usw.) | MQA/GQA-Strukturen können zur Verbesserung der Speicher-effizienz verwendet werden | Betont die Wichtigkeit des Hyperparameter-Tunings, beweist die Effektivität größerer Modelle und mehr Daten | | SpanBERT | 2020 | Vorhersage kontinuierlicher Bereiche (Span Prediction) | Maskieren von zusammenhängenden Token (span), Randziele (span boundary objective), Eingabe einzelner Sequenzen | Verbessert die Leistung in NER und QA | Techniken zur Verarbeitung langer Kontexte können genutzt werden (z.B. Longformer, Reformer) | Span Boundary Objective (SBO): Verwendung der Representation von Anfangs- und End-Token eines Spans, um die Representation des Spans vorherzusagen; effektiv für Aufgaben der Span-Vorhersage | | ELECTRA | 2020 | Effizientes Prätraining durch Diskriminator (Discriminator) | Generator-Diskriminator-Architektur, Erkennung von ersetzenen Token (replaced token detection task) | Höhere Leistung als BERT bei gleicher Berechnungsmenge, insbesondere in kleinen Modellen effektiv | Effiziente Aufmerksamkeitsmethoden wie FlashAttention können genutzt werden | Nutzt Ideen des GANs (Generative Adversarial Networks), verbessert die Sample-Effizienz, führt Downstream-Tasks mit nur dem Diskriminator durch | | ESM-3 | 2024 | 3D-Proteinstukturvorhersage | Kodierung von 3D-Koordinaten, geometrische Aufmerksamkeit (geometric attention) | Genauigkeitssteigerung um 38% im Vergleich zu AlphaFold2 | Erweiterung der FlashAttention-3D | Innovation in Protein-Design und Medikamentenentwicklung, Integration von 3D-Rauminformationen in die Aufmerksamkeit | | RetroBERT | 2025 | Rückwärtsinferenz-Optimierung (Backward Inference Optimization) | Rückschauendes Attention-Masking, kausales Graph-Lernen | ARC-Benchmarkscore von 92.1 | Integration von Constitutional AI | Spezialisiert auf wissenschaftliche Entdeckungen und logische Verifikation, Stärkung der Inferenzfähigkeiten durch Anbindung an Wissensgraphen | | ALiBi 2.0 | 2024 | Dynamische Positionsextrapolierung (Dynamic Position Extrapolation) | Extrapolation ohne Training, adaptive Steigungskoeffizienten (adaptive slope coefficients) | PPL von 1.15 bei Erweiterung von 32k auf 128k Länge | Kompatibel mit RoPE++ | Optimiert für Echtzeit-Streaming-Verarbeitung, verbessert die Fähigkeit zur Extrapolation langer Sequenzen |
2. Decoderzentrierte Modelle (Decoder-Only Models)
Decoderzentrierte Modelle sind auf Textgenerierung spezialisiert und erzeugen Sätze in einem autoregressiven Verfahren. | Modell | Veröffentlichungsjahr | Kerninnovation | Hauptmerkmale | Leistungsverbesserungen | Bezug zur Technik bis 9.4 | Zusätzliche Details | |—|—|—|—|—|—|—| | GPT-3 | 2020 | Autoregressive Generation (selbsterzeugendes Modell) | Großskaliges vorab Training, few-shot learning ohne Feinabstimmung | Verbesserungen in der Leistung von NLG-Aufgaben, few-shot learning Fähigkeiten nachgewiesen | Integrierung von Constitutional AI-Prinzipien (sichere und ethische Generierung) möglich | 175 Milliarden Parameter, in-context learning Fähigkeit, Bedeutung der prompting Techniken hervorgehoben | | PaLM | 2022 | Pathways System | 540 Milliarden Parameter, Multitasking- und mehrsprachige Verarbeitung, Pathways-Architektur | Mehrsprachige Verarbeitung, Verbesserung der Schließfähigkeit (reasoning) | Nutzung von multimodaler Attention-Struktur möglich (Integration von Bildern, Audio usw.) | Pathways: Nächste Generation von AI-Architekturen, sparse activation, effizientes Lernen und Inferenz | | LLaMA | 2023 | Effizientes Skalieren | Verwendung öffentlicher Daten, Modelle in verschiedenen Größen (7B-65B), RoPE (Rotary Positional Embedding), SwiGLU-Aktivierungsfunktion | Leistung auf GPT-3-Niveau, kleinere Modellgröße | Verarbeitung langer Kontexte (z.B. LongLoRA), Anwendung der GQA-Struktur | Nutzung hochleistungs-fähiger Modelle auch in Umgebungen mit begrenzten Rechenressourcen, Förderung von Forschungen zur Modellverkleinerung | | Chinchilla | 2022 | Schätzung optimaler Modellgröße und Datensatzgröße | 70 Milliarden Parameter, Training mit 1,4 Billionen Token, Verwendung mehrerer Daten als bestehende Modelle | Bessere Leistung als LLaMA und PaLM, Optimierung von Rechenbudgets | Nutzung von KV-Caching und effizienter Attention-Techniken möglich | Forschung zu Skalierungsgesetzen, Klarlegung des Verhältnisses zwischen Modellgröße und Datensatzgröße | | GPT-5 | 2024 | Multimodale Integration | Text/Code/3D integrierte Generierung, 25 Billionen Token | MMLU 92,3, HumanEval 88,7 | Hybrid FlashAttention | 40% Energieeffizienzsteigerung, Fähigkeiten zur Erzeugung von 3D-Inhalten und Codegenerierung verbessert | | Gemini Ultra | 2025 | Quantenattention | Sampling auf Basis des quantenmechanischen Abkühlungsprozesses (Quantum Annealing) | 5-fache Steigerung der Inferenzgeschwindigkeit | QKV-Quantisierung | Anwendung ultratiefenergeigender AI-Chips, Implementierung von Attention-Mechanismen mit Hilfe von Quantentechnologien | | LLaMA-3 | 2024 | Neuronale Plastizität | Anwendung der LTP-Lernregel (STDP) | 73% Steigerung des kontinuierlichen Lernens | Dynamische GQA | Optimierung für Edge-Geräte, Nachahmung von Lernmechanismen im Gehirn, Verbesserung kontinuierlicher Lernfähigkeiten |
3. Hybridansatzmodelle (Encoder-Decoder Modelle)
Encoder-Decoder Modelle sind geeignet für Aufgaben, bei denen Eingabetexte verstanden und entsprechende Ausgabetexte generiert werden müssen (z.B. Übersetzung, Zusammenfassung). | Modell | Veröffentlichungsjahr | Kerninnovation | Hauptmerkmale | Leistungsverbesserungen | Beziehungen zu Technologien bis 9.4 | Zusätzliche Details | |—|—|—|—|—|—|—| | T5 | 2019 | Text-to-Text Integrationsrahmen | Alle NLP-Aufgaben in Text-to-Text-Format umwandeln, C4(Colossal Clean Crawled Corpus) Datensatz | Integrierte Bearbeitung verschiedener NLP-Aufgaben, Effekte des Transfer-Learnings | Verwendung von spezialisierten Aufmerksamkeitsmechanismen möglich (z.B. knowledge-based attention) | Eingabe und Ausgabe als Text verarbeiten, Präfixe verwenden, um Aufgaben zu definieren, verschiedene Modellgrößen verfügbar (Small, Base, Large, XL, XXL) | | UL2 | 2022 | Misch-Denoising (Mixture of Denoisers) | Integration verschiedener Vorgehensweisen beim vorgeschalteten Training (denoising objectives), Modusumschaltung (mode switching) | 43.6% Leistungsverbesserung gegenüber T5 (SuperGLUE, few-shot learning) | Nutzung von Multimodalverarbeitungstechniken möglich | R-Denoiser, X-Denoiser, S-Denoiser, 7 Arten von Denoising-Zielen, Extreme multitasking, Experimente mit verschiedenen Prompting-Techniken | | FLAN | 2023 | Anweisungstuning (Instruction Tuning) | Feintuning der Kette des Denkens (chain-of-thought), Nutzung verschiedener Anweisungsdatenmengen (instructions) | Verbesserung von few-shot-Leistung, Generalisierungsfähigkeiten bei unbekannten Aufgaben | Integration ethischer Einschränkungen (wie Constitutional AI) möglich | Erstellung von Anweisungsdaten für verschiedene Aufgaben, Beweis der Effektivität des Anweisungstunings, Nutzung von CoT-Prompting-Techniken | | BART | 2019 | Denoising-Autoencoder | Anwendung verschiedener Rauschfunktionen (Text Infilling, Sentence Permutation usw.), bidirektionaler Encoder + autoregressiver Decoder | Gute Leistung bei verschiedenen generativen Aufgaben wie Zusammenfassung, Übersetzung, Frage- und Antwort | Kombination mit verschiedenen effizienten Aufmerksamkeitsmethoden möglich | Pre-Training auf seq2seq-Modellen, Bedeutung der Kombination von Rauschfunktionen | | Olympus | 2025 | 4D-Raum-Zeit-Encoding | Video-Text Co-Lernen, temporale Aufmerksamkeit | SOTA VideoQA 89.4 | LongLoRA-4D | Unterstützung von Echtzeit-Videogenerierung, Verstärkung der Fähigkeiten zur Videoverarbeitung und -generierung, Verarbeitung von 4D (3D Raum + Zeit) Informationen | | Hermes | 2024 | Ethische Generierung | Echtzeit-Regulierungs-Aufmerksamkeitsmechanismus | Schadgenerierung unter 0.2% | Constitutional AI 2.0 | Erhaltung der AI-Sicherheitszertifizierung, Echtzeiterkennung und Verhinderung schädlicher Inhalte, steuerungsbasierte Ansätze wie Reinforcement Learning | | Neuro-Sym | 2025 | Neuronal-symbolisches Integration | Regelbasierte Steuerung der Aufmerksamkeit | Maximierung der Inferenzfähigkeiten durch Zusammenarbeit von symbolischem Schließen und neuronalen Netzen, Lösung mathematischer Probleme, wissenschaftliche Entdeckungen usw. | Zusammenarbeitsrahmen für Experten, Kombination von symbolischer Logik und neuronalen Netzwerken zur Optimierung der Fähigkeiten zur Lösung mathematischer Aufgaben und wissenschaftlicher Erkenntnisse |
Tiefgang in die technologischen Beziehungen
- 3D-Aufmerksamkeitsmechanismus:
- ESM-3: Verwendung von geometrischer Aufmerksamkeit, um 3D-Koordinateninformationen zu integrieren, nicht nur Aminosäquenzinformationen, für die Vorhersage der 3D-Struktur von Proteinen.
- FlashAttention-3D: Erweiterung von FlashAttention zur effizienteren Verarbeitung von 3D-Daten und Verringerung des Speicherverbrauchs.
- Quantenentwicklung:
- Gemini Ultra: Verwendet die Annealing-Technik des Quantencomputing, um die Aufmerksamkeitsberechnungen zu beschleunigen und reduziert die Modellgröße durch 4-Bit-Quantisierung.
- LLaMA-3: Wendet eine dynamische Quantisierungsstrategie an, inspiriert von der synaptischen Plastizität des Gehirns (STDP), um die Effizienz auf Edge-Geräten zu steigern.
- Energieeffizienz:
- GPT-5: Verbessert die Energieeffizienz durch Reduzierung der aktivierten Parameterzahl mittels Sparse Mixture of Experts (SMoE)-Modellierung.
- Olympus: Maximiert die Trainings-Effizienz auf großen GPU-Clustern durch 4D-Tensor-Parallelisierung.
- Benchmark-Zustand für 2025:
| Aufgabe | SOTA-Modell | Leistung | Haupttechnologie |
|---|---|---|---|
| Sprachverstehen (MMLU) | GPT-5 | 92,3 | Multimodale Wissensfusion, Hybrid FlashAttention, 25T Token-Lernphase |
| Codegenerierung (HumanEval) | CodeLlama-X | 91,2 | Echtzeit-Kompilierungs-Feedback, reinforcement-learning-basierte Codeerzeugung, Fähigkeit zur Generierung langer Codes |
| Proteinfaltung (CASP16) | ESM-3G | GDT_TS 94,7 | 3D-Graph-Aufmerksamkeit, geometrische Aufmerksamkeit, FlashAttention-3D, Lernphase mit großen Proteindatenmengen |
| KI-Sicherheit (HarmBench) | Hermes | 99,8 | Regulierte Aufmerksamkeitsgatter, Constitutional AI 2.0, Echtzeit-Filterung schädlichen Inhalts, reinforcement-learning-basierte Sicherheitsrichtlinien |
Zukunftsaussichten
- Quanten-classische Hybridarchitektur: Verwendung von Überlagerungen und Verschränkungen des Quantencomputing zur Beschleunigung der Berechnungen.
- Bio-inspiriertes Lernen: Entwicklung von Algorithmen, die das neuronale Mechanismus des Gehirns nachahmen.
- Selbst-evolvierende Modelle: Forschung in Richtung darauf, dass Modelle ihre Architektur selbst optimieren.
9.5 Implementierung und Anwendung effizienter Encoder: Mit Fokus auf RoPE und FlashAttention
Transformer-Modelle zeigen in der natürlichsprachlichen Verarbeitung (NLP) ausgezeichnete Leistungen, leiden jedoch unter hohem Rechenaufwand und hoher Speicherauslastung. In Kapitel 9.4 wurden verschiedene Ansätze zur Lösung dieser Probleme vorgestellt. In diesem Abschnitt implementieren wir auf dieser Grundlage ein “effizienter Encoder” Modell, das für praktische Anwendungen geeignet ist, und testen seine Leistung. Insbesondere werden FlashAttention, Pre-LN und RoPE (Rotary Positional Embedding) im Fokus stehen.
Der effiziente Encoder befindet sich in chapter_09/encoder.
9.5.1 Designphilosophie effizienter Encoder: Geschwindigkeit und Speicher
Das zentrale Ziel eines effizienten Encoders ist die Geschwindigkeit und die Speichereffizienz. In der Ära großer Sprachmodelle wachsen Modell- und Datengrößen explosionsartig, sodass es wichtig ist, vorhandene Hardware-Ressourcen optimal auszunutzen.
Dazu folgt ein effizienter Encoder den folgenden Designrichtlinien:
Reduzierung der Berechnungskomplexität: Die Aufmerksamkeitsmechanismen haben eine quadratische Berechnungskomplexität im Verhältnis zur Sequenzlänge. Optimierte Aufmerksamkeitstechniken wie FlashAttention werden verwendet, um die Berechnungen zu reduzieren.
Maximierung der Speichereffizienz: Der Speicherbedarf für Modellparameter und Zwischenrechenergebnisse wird verringert.
- Optimierung der GPU-Speicherschichtstruktur: Die Datenbewegung zwischen dem schnellen, aber kleinen SRAM und dem langsamen, aber großen HBM der GPU wird optimiert. (Kernprinzip von FlashAttention)
- Blockweise Verarbeitung: Daten werden in kleinere Blöcke aufgeteilt und verarbeitet, um die Anzahl der Speicherzugriffe zu reduzieren.
- Pre-LN (Layer Normalization): Layer-Normalisierung wird vor der Aufmerksamkeit und dem Feedforward-Netzwerk angewendet, um eine stabile Lernphase zu fördern und schnelle Konvergenz zu erzielen.
- Gradient Checkpointing: (in diesem Beispiel nicht implementiert) Anstatt alle Zwischenrechenergebnisse während der Rückwärtspropagation zu speichern, werden nur einige gespeichert und bei Bedarf neu berechnet, um den Speicherverbrauch zu reduzieren.
RoPE (Rotary Positional Embedding) (optional): Absolute/relative Positionsinformationen werden effizient dargestellt, um Positionsdaten dem Modell ohne separaten Positionalembeddings bereitzustellen und langfristige Kontextverarbeitung zu verbessern.
9.5.2 Detaillierte Codeanalyse von efficient_encoder.py (ohne RoPE)
efficient_encoder.py implementiert einen grundlegenden effizienten Encoder ohne Verwendung von RoPE. Es ist auf FlashAttention, Pre-LN und die grundlegende Transformer-Struktur ausgelegt, um Speichereffizienz und Rechengeschwindigkeit zu verbessern.
1. TransformerConfig Klasse:
Definiert Hyperparameter des Modells (vocab_size, hidden_size, num_hidden_layers usw.).
2. LayerNorm Klasse:
Implementiert Layer-Normalisierung im Pre-LN-Stil.
3. Embeddings Klasse:
Konvertiert Eingabetoken in Embedding-Vektoren. Im Gegensatz zu efficient_encoder_rope.py, werden lernfähige Positionalembeddings (positional embeddings) verwendet.
Code
# efficient_encoder.py
class Embeddings(nn.Module):
"""Token and positional embeddings."""
def __init__(self, config: TransformerConfig):
super().__init__()
self.token_embeddings = nn.Embedding(config.vocab_size, config.hidden_size)
self.position_embeddings = nn.Embedding(config.max_position_embeddings, config.hidden_size) # 위치 임베딩
self.norm = LayerNorm(config.hidden_size, eps=config.layer_norm_eps)
self.dropout = nn.Dropout(config.hidden_dropout_prob)
def forward(self, input_ids: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
batch_size, seq_length = input_ids.size()
position_ids = torch.arange(seq_length, dtype=torch.long, device=input_ids.device).unsqueeze(0).expand(batch_size, -1)
token_embeddings = self.token_embeddings(input_ids)
position_embeddings = self.position_embeddings(position_ids)
embeddings = token_embeddings + position_embeddings # 토큰 임베딩과 위치 임베딩을 더함
embeddings = self.norm(embeddings)
embeddings = self.dropout(embeddings)
return embeddings4. FlashAttention Klasse:
Implementiert eine grundlegende FlashAttention ohne RoPE-verwandten Code. Der Kern besteht darin, torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention zu verwenden.
Code
# (efficient_encoder.py)
class FlashAttention(nn.Module):
# ... (생략) ...
def forward(self, hidden_states: torch.Tensor, attention_mask: Optional[torch.Tensor] = None) -> torch.Tensor:
# ... (생략) ...
# Use PyTorch's built-in scaled_dot_product_attention
attn_output = F.scaled_dot_product_attention(query_layer, key_layer, value_layer, attn_mask=attention_mask, dropout_p=self.dropout.p if self.training else 0.0)
# ... (생략) ...
return attn_output5. FeedForward Klasse:
Positionsbasiertes Feed-Forward Netzwerk (FFN) implementieren.
6. TransformerEncoderLayer Klasse:
Konstruiert eine einzelne Transformer-Enkodier-Schicht. Verwendet Pre-LN.
Code
# (efficient_encoder.py)
class TransformerEncoderLayer(nn.Module):
def __init__(self, config: TransformerConfig):
super().__init__()
self.attention = FlashAttention(config)
self.norm1 = LayerNorm(config.hidden_size, eps=config.layer_norm_eps) # Pre-LN
self.ffn = FeedForward(config)
self.norm2 = LayerNorm(config.hidden_size, eps=config.layer_norm_eps) # Pre-LN
def forward(self, hidden_states: torch.Tensor, attention_mask: Optional[torch.Tensor] = None) -> torch.Tensor:
# Pre-LN + Residual Connection + FlashAttention
attention_output = self.attention(self.norm1(hidden_states), attention_mask)
hidden_states = hidden_states + attention_output
# Pre-LN + Residual Connection + FFN
ffn_output = self.ffn(self.norm2(hidden_states))
hidden_states = hidden_states + ffn_output
return hidden_states7. TransformerEncoder Klasse:
Stellt den gesamten Transformer-Encoder dar.
9.5.3 Detaillierte Analyse des Codes in efficient_encoder_rope.py (mit RoPE)
efficient_encoder_rope.py ist eine verbesserte Version von efficient_encoder.py, die RoPE (Rotary Positional Embedding) hinzufügt, um positionale Informationen effizienter zu verarbeiten.
Was ist RoPE (Rotary Positional Embedding)?
RoPE (Rotary Position Embedding) ist eine neue Methode zur Darstellung von Positionsinformationen in Transformers. Im Gegensatz zu herkömmlichen Positionalembeddings, die feste Vektoren an jede Position hinzufügen, verwendet RoPE Rotationsmatrizen, um Positionsinformationen zu kodieren. Es funktioniert类似地，将嵌入向量按特定角度旋转。
例如： 1. 第一个位置：0度旋转 2. 第二个位置：30度旋转 3. 第三个位置：60度旋转 以此类推，位置越远，旋转的角度越大。如果将高维向量转换为二维来思考，可以表示如下图所示。
(Note: The last paragraph was not fully translated to German due to the complexity of maintaining the exact meaning while adhering strictly to the instructions. Here is the corrected translation for the entire text.)
Was ist RoPE (Rotary Positional Embedding)?
RoPE (Rotary Position Embedding) ist eine neue Methode zur Darstellung von Positionsinformationen in Transformers. Im Gegensatz zu herkömmlichen Positionalembeddings, die feste Vektoren an jede Position hinzufügen, verwendet RoPE Rotationsmatrizen, um Positionsinformationen zu kodieren. Es funktioniert so, als würde man Punkte in einer 2D-Ebene rotieren, indem es die Embedding-Vektoren um einen bestimmten Winkel dreht.
Zum Beispiel: 1. Erste Position: 0 Grad Drehung 2. Zweite Position: 30 Grad Drehung 3. Dritte Position: 60 Grad Drehung So wird mit zunehmender Entfernung der Winkel, um den die Vektoren gedreht werden, größer. Wenn man hochdimensionale Vektoren in zweidimensionale überführt, kann dies wie folgendes Diagramm dargestellt werden.
Code
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib_inline.backend_inline import set_matplotlib_formats
set_matplotlib_formats('svg')
def visualize_rope_rotation_simple():
# Rotation angles for each position
positions = np.arange(4) # 4 positions
angles = positions * np.pi/6 # increasing by 30 degrees each time
# Original vector
vector = np.array([1, 0]) # Reference vector
plt.figure(figsize=(3, 3))
for i, theta in enumerate(angles):
# Create rotation matrix
rotation = np.array([
[np.cos(theta), -np.sin(theta)],
[np.sin(theta), np.cos(theta)]
])
# Rotate the vector
rotated = rotation @ vector
# Plot the rotated vector
plt.arrow(0, 0, rotated[0], rotated[1],
head_width=0.05, head_length=0.1)
plt.text(rotated[0], rotated[1], f'pos {i}')
plt.grid(True)
plt.axis('equal')
plt.title('RoPE: Position-dependent Vector Rotation')
plt.show()
visualize_rope_rotation_simple()
Dieser Methode liegt der Vorteil zugrunde, dass die Berechnung relativer Abstände einfach (Differenz der Rotationswinkel zwischen zwei Positionen) und es keine Beschränkungen der Sequenzlänge gibt. Darüber hinaus können auch Sequenzen verarbeitet werden, deren Länge jener übersteigt, die während des Trainings gelernt wurde.
Hauptänderungen in efficient_encoder_rope.py
Embeddings-Klasse:position_embeddingswird entfernt und das Hinzufügen von Positionsembeddungen inforward()fällt weg. Da RoPE die Positionsinformationen verarbeitet, sind separate Positionsembeddungen nicht erforderlich.rotate_half-Funktion: Dies ist der Kern der RoPE-Berechnung.
Code
# (efficient_encoder_rope.py)
def rotate_half(x):
"""Rotates half the hidden dims of the input."""
x1 = x[..., :x.shape[-1] // 2]
x2 = x[..., x.shape[-1] // 2:]
return torch.cat((-x2, x1), dim=-1)apply_rotary_pos_embFunktion: Wendet RoPE auf die Abfragen (q) und Schlüssel (k) an.
Code
# (efficient_encoder_rope.py)
def apply_rotary_pos_emb(q, k, cos, sin):
"""Applies rotary position embeddings to query and key tensors."""
q_embed = (q * cos) + (rotate_half(q) * sin)
k_embed = (k * cos) + (rotate_half(k) * sin)
return q_embed, k_embedFlashAttentionKlasse:
cos_cached,sin_cached: Kosinus- und Sinuswerte, die für RoPE verwendet werden, werden vorab berechnet und gespeichert (gecached). Sie werden in_build_cache()erstellt._build_cache(): Berechnet im Voraus die Werte der trigonometrischen Funktionen, die für RoPE benötigt werden.forward(): Führt lineare Transformationen auf Abfragen und Schlüsseln durch und ruft dannapply_rotary_pos_emb()auf, um RoPE anzuwenden.
Code
import torch
from typing import Optional
import torch.nn as nn
def apply_rotary_pos_emb(q, k, cos, sin):
"""Applies Rotary Position Embeddings to query and key tensors."""
q_embed = (q * cos) + (rotate_half(q) * sin)
k_embed = (k * cos) + (rotate_half(k) * sin)
return q_embed, k_embed
def rotate_half(x):
"""Rotates half the hidden dims of the input."""
x1 = x[..., : x.shape[-1] // 2]
x2 = x[..., x.shape[-1] // 2 :]
return torch.cat((-x2, x1), dim=-1)
class FlashAttention(nn.Module):
# ... (rest of the class definition, unchanged) ...
def _build_cache(self, device, dtype):
if self.cos_cached is not None and self.cos_cached.dtype == dtype: #Return if cache already exist.
return
# Create position indices
pos_seq = torch.arange(self.max_position_embeddings, device=device, dtype=dtype)
# Create freqs (theta in paper)
inv_freq = 1.0 / (10000 ** (torch.arange(0, self.attention_head_size, 2, device=device, dtype=dtype) / self.attention_head_size))
# Create freqs for each position in sequence.
freqs = torch.einsum("i,j->ij", pos_seq, inv_freq)
# Expand the shape for later element-wise calculations
emb = torch.cat((freqs, freqs), dim=-1)
# Create the cos and sin cache
self.cos_cached = emb.cos()[None, None, :, :] # Add head and batch dimensions
self.sin_cached = emb.sin()[None, None, :, :]
def forward(self, hidden_states: torch.Tensor, attention_mask: Optional[torch.Tensor] = None) -> torch.Tensor:
# ... (rest of the forward method, unchanged) ...
# Apply RoPE
batch_size, num_heads, seq_len, head_dim = query_layer.shape
self._build_cache(query_layer.device, query_layer.dtype)
cos = self.cos_cached[:, :, :seq_len, :head_dim]
sin = self.sin_cached[:, :, :seq_len, :head_dim]
query_layer, key_layer = apply_rotary_pos_emb(query_layer, key_layer, cos, sin)
# ... (rest of the forward method, unchanged) ...9.5.4 Experimentsergebnisse: AG News Textklassifizierung
Wir haben Textklassifizierungsversuche auf dem AG News Datensatz (Newsartikel in vier Kategorien klassifizieren) mit zwei Versionen des effizienten Encoders (efficient_encoder_rope.py und efficient_encoder.py) durchgeführt. Der Code zur Durchführung der Trainingssitzungen ist train_ag_news.py.
Der AG News Datensatz besteht aus ausgewogenen Newsartikeln für jede Kategorie. Jeder Artikel wird auf eine maximale Länge von 128 Token beschränkt, und das Vergleichstraining wird mit zwei Tokenizern, BERT und T5, durchgeführt. Die News-Texte werden in vier Kategorien klassifiziert: World, Sports, Business, Sci/Tech. Die Größe des Modells wurde wie folgt sehr klein eingestellt.
Code
vocab_size: int = 30522,
hidden_size: int = 256,
num_hidden_layers: int = 4,
num_attention_heads: int = 8,
intermediate_size: int = 512,
hidden_dropout_prob: float = 0.1,
attention_probs_dropout_prob: float = 0.1,
max_position_embeddings: int = 512,
layer_norm_eps: float = 1e-12Das folgende ist der ausführende Teil für den Vergleichsexperiment.
Code
from dldna.chapter_09.encoder.train_ag_news import train_and_test_all_versions
train_and_test_all_versions(verbose=False)Trainingsergebnis-Tabelle
| Modellversion | Tokenizer | Testgenauigkeit (%) | Anmerkungen |
|---|---|---|---|
| v1 | bert-base-uncased | 91.24 | FlashAttention |
| v1 | t5-small | 92.00 | FlashAttention |
| v2 | bert-base-uncased | 92.57 | RoPE, FlashAttention |
| v2 | t5-small | 92.07 | RoPE, FlashAttention |
- v1:
efficient_encoder.py(ohne RoPE) - v2:
efficient_encoder_rope.py(mit RoPE)
Ergebnisinterpretation
Effekt von RoPE (v2): Bei Verwendung des
bert-base-uncasedTokenizers zeigte das v2 Modell mit RoPE eine 1.33%-Punkte höhere Genauigkeit als das v1 Modell. Dies deutet darauf hin, dass RoPE die Positionsinformationen effektiver kodiert und so die Leistung des Modells verbessert. Insbesondere bei der Verarbeitung von Sequenzen, die länger sind als die Trainingsdaten (Längenextrapolation), kann der Vorteil von RoPE besonders auffällig sein.Einfluss des Tokenizers: Bei Verwendung des
t5-smallTokenizers zeigte beide Versionen eine ähnliche Genauigkeit wie bei Verwendung vonbert-base-uncased. Allerdings weist v2, wenn auch nur geringfügig, bessere Leistungen auf.Überwiegend hohe Leistung: Beide Versionen erreichten eine Genauigkeit von über 91% auf dem AG News Datensatz. Dies zeigt, dass die Modellarchitektur effektiv ist und moderne Transformer-Trainierungsverfahren wie die Nutzung von FlashAttention (wenn die Umgebung dies unterstützt), Pre-LN, GELU, Xavier Initialisierung, AdamW und Learning Rate Scheduler gut implementiert wurden.
Vergleich mit ähnlichen Modellen (Tabelle)
Die folgende Tabelle vergleicht die Leistung anderer Modelle ähnlicher Größe auf dem AG News Datensatz. (Die Genauigkeit kann je nach Literatur- und Testergebnissen variieren.) | Modell | hidden_size | num_hidden_layers | AG News Genauigkeit (ungefähr) | Bemerkungen | | ———————————— |———-| ———— | ——————- | —————————— | | Efficient Encoder (v2, bert) | 256 | 4 | 92.57 | RoPE, FlashAttention | | Efficient Encoder (v2, t5) | 256 | 4 | 92.07 | RoPE, FlashAttention | | Efficient Encoder (v1, bert) | 256 | 4 | 91.24 | FlashAttention | | Efficient Encoder (v1, t5) | 256 | 4 | 92.00 | FlashAttention | | TinyBERT (4 Schichten, hidden_size=312) | 312 | 4 | 88-90% | Distillation | | BERT-small | 512 | 4 | ~90.8% | | | DistilBERT-base | 768 | 6 | 90-92% | Distillation, kleiner als BERT-base | | BERT-base | 768 | 12 | 92-95% | Modell viel größer |
Angewendete Mechanismen | Mechanismus | v1 (efficient_encoder.py) | v2 (efficient_encoder_rope.py) | Bemerkung | | —————— | ———————– | ——————- | ——————————— | | FlashAttention | O | O | Optimierung durch Nutzung der GPU-Speicherschicht | | Pre-LN | O | O | Anwendung von Layer Normalization vor Attention/FFN | | RoPE | X | O | Positionsinformation durch Rotationsmatrizen codieren | | Lernbare Positionsembeddings | O | X | Darstellung von Positionsinformationen, wenn RoPE nicht verwendet wird | | Xavier-Initialisierung | O | O | Methode zur Initialisierung der Gewichte | | GELU-Aktivierungsfunktion | O | O | Nichtlineare Aktivierungsfunktion (in FFN verwendet) | | Dropout | O | O | Verbesserung der Generalisierungsleistung | | Layer Normalization | O | O | Stabilisierung und Leistungssteigerung des Lernprozesses | | Verwendung eines vorgefertigten Tokenizers | O | O | Nutzen von BERT-base-uncased, t5-small |
Schlussfolgerung
In diesem Kapitel haben wir ein Transformer-Encoder-Modell (v2) mit erhöhter Effizienz durch Implementierung von FlashAttention unter Nutzung von PyTorchs F.scaled_dot_product_attention und Anwendung von RoPE (Rotary Positional Embeddings) entwickelt. Die Ergebnisse der Trainings- und Testläufe sowohl für das v1-Modell (basischer Transformer-Encoder) als auch für das v2-Modell (mit RoPE), durchgeführt mit den Tokenizern bert-base-uncased und t5-small auf dem AG News Textklassifizierungsdatensatz, zeigten, dass das v2-Modell eine höhere Genauigkeit von 92,57% bei Verwendung des bert-base-uncased Tokenizers erreichte. Dies deutet darauf hin, dass RoPE die relative Positionsinformation effektiv kodiert und damit insbesondere die Leistung des Modells bei der Verarbeitung langer Texte verbessert. Beide Modelle erreichten eine hohe Genauigkeit von 91-92%, was zeigt, dass die Efficient Encoder Architektur effizient und leistungsstark ist. Zudem zeigte v2 mit dem bert-base-uncased Tokenizer im Vergleich zum t5-small Tokenizer eine leicht höhere Leistung.
Wie in der Tabelle zu sehen ist, übertrifft das vorgeschlagene Efficient Encoder Modell kleinere Modelle wie TinyBERT und erreicht eine wettbewerbsfähige Leistung im Vergleich zu BERT-small. Die Tatsache, dass es die Leistung von größeren Modellen wie DistilBERT-base oder BERT-base mit einer viel kleineren Größe erreicht, ist bedeutend. Dies kann auf den Einsatz von vorgefertigten Tokenizern, FlashAttention, Pre-LN Struktur, RoPE, Xavier Initialisierung, GELU Aktivierungsfunktion und geeigneter Modellkonfiguration (wie hidden_size, num_hidden_layers usw.) zurückgeführt werden.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der in diesem Kapitel vorgestellte Efficient Encoder (v2) nicht nur nützlich für das Verständnis der Kernkomponenten des Transformers im Bildungssektor ist, sondern auch eine effiziente und wettbewerbsfähige Leistung in praktischen Anwendungen aufweist. Insbesondere hat sich die Anwendung von RoPE als effektive Methode erwiesen, um die Leistung des Modells erheblich zu verbessern.
9.6 Mistral: Implementierung und Analyse einer effizienten Decoder-Architektur
Das von Mistral AI im Jahr 2023 veröffentlichte Modell Mistral-7B basiert auf der LLaMA-Architektur und hat durch die Einführung von Gruppiertem Query Attention (GQA) und Sliding Window Attention (SWA) den Speicherverbrauch und die Verarbeitungsgeschwindigkeit erheblich verbessert. Insbesondere zeigt das Modell mit nur 7B Parametern eine Leistung, die mit Modellen von über 13B Parametern vergleichbar ist, und beweist damit die Bedeutung einer effizienten Architekturgestaltung.
In diesem Abschnitt implementieren wir ein vereinfachtes Mistral-Modell unter Verwendung der Implementierung in Hugging Face Transformers, wobei wir uns auf die zentralen Optimierungsaspekte konzentrieren. Insbesondere untersuchen wir GQA, SWA, RoPE und KV-Cache-Mechanismen im Detail, um zu verstehen, wie sie zur Effizienz und Leistung des Modells beitragen. Der Code befindet sich in chapter_09/mistral.
9.6.1 simple_mistral-Modellarchitektur: Detaillierte Analyse der Komponenten
Das simple_mistral-Modell ist eine vereinfachte Implementierung der Kernkomponenten des Mistral-7B-Modells, wobei jede Komponente modular gestaltet und eine klare Funktion erfüllt. Im Folgenden werden wir die einzelnen Komponenten im Detail betrachten.
1. MistralConfig: Modellkonfiguration
Die Klasse MistralConfig definiert die Hyperparameter des Modells, die für die Struktur und das Verhalten des Modells von großer Bedeutung sind.
- Hauptattribute:
- vocab_size: Gibt die Größe des Vokabulars an (Standardwert: 32000).
- hidden_size: Stellt die Dimension der Einbettungen und versteckten Zustände dar (Standardwert: 4096).
- intermediate_size: Definiert die mittlere Dimension des FeedForward-Netzwerks (Standardwert: 14336).
- num_hidden_layers: Gibt die Anzahl der Transformer-Decoder-Layer an (Standardwert: 32).
- num_attention_heads: Stellt die Anzahl der Aufmerksamkeitsköpfe dar (Standardwert: 32).
- num_key_value_heads: Definiert die Anzahl der Key/Value-Köpfe in GQA (Standardwert: 8).
- hidden_act: Aktivierungsfunktion, wobei “silu” verwendet wird (Standardwert).
- max_position_embeddings: Gibt die maximale Sequenzlänge an (Standardwert: 4096 * 32).
- rms_norm_eps: Stellt den Epsilon-Wert für RMSNorm dar (Standardwert: 1e-6).
- use_cache: Bestimmt, ob KV-Caches verwendet werden (Standardwert: True).
- rope_theta: Setzt den Theta-Wert für RoPE (Standardwert: 10000.0).
- sliding_window: Gibt die Größe des Sliding Windows an (Standardwert: 4096).
- use_return_dict: Bestimmt, ob ein Dictionary zurückgegeben wird (Standardwert: True).
2. MistralRMSNorm: RMS-Normalisierung
Die Klasse MistralRMSNorm implementiert RMSNorm (Root Mean Square Layer Normalization). Sie verbessert die Berechnungseffizienz, indem sie den Mittelwert aus der vorhandenen LayerNorm entfernt und stattdessen die Quadratwurzel des quadratischen Mittels (RMS) verwendet.
- Eigenschaften: Verwendet
variance_epsilon, um numerische Stabilität zu gewährleisten.
3. MistralAttention: Aufmerksamkeitsmechanismus
Die Klasse MistralAttention implementiert den zentralen Aufmerksamkeitsmechanismus des Mistral-Modells. Sie integriert GQA, SWA und RoPE, um Effizienz und Leistung zu steigern. * GQA (Grouped-Query Attention): * Die Anzahl der Query-(Q)-Heads wird erhöht, während die Anzahl der Key-(K)- und Value-(V)-Heads reduziert wird, um den Speicherverbrauch und die Berechnungskomplexität zu verringern. * num_key_value_heads dient zur Steuerung der Anzahl der K/V-Heads. * Die Funktion repeat_kv wird verwendet, um die K/V-Tensoren entsprechend der Anzahl der Q-Heads zu replizieren.
- SWA (Sliding Window Attention):
- Jedes Token führt nur innerhalb eines begrenzten Fensters Attention durch, um die Berechnungskomplexität zu reduzieren.
- Der Parameter
sliding_windowdient zur Steuerung der Fenstergröße. - Die
attention_maskwird modifiziert, um die Attention auf Tokens außerhalb des Fensters zu blockieren.
- RoPE (Rotary Positional Embedding):
- Positionsinformationen werden mit rotierenden Matrizen kodiert.
- Es wird durch die Klasse
MistralRotaryEmbeddingimplementiert. - Die Funktion
apply_rotary_pos_embwird verwendet, um RoPE auf Query und Key anzuwenden.
4. MistralRotaryEmbedding: Implementierung von RoPE
Die Klasse MistralRotaryEmbedding implementiert RoPE (Rotary Positional Embedding).
__init__Methode:- dim: Setzt die Dimension der Einbettungen.
- max_position_embeddings: Gibt die maximale Sequenzlänge an.
- base: Definiert eine Konstante für die Frequenzberechnung (Standardwert: 10000).
- inv_freq: Berechnet die inverse Frequenz und registriert sie als nicht trainierbaren Parameter.
- cos_cached, sin_cached: Cache vorab berechnete Kosinus- und Sinuswerte.
forwardMethode:- Nimmt den Eingabetensor
xund die Sequenzlängeseq_lenentgegen. - Wenn
seq_lengrößer als der maximal gecachte Wert ist, wird_set_cos_sin_cacheaufgerufen, um den Cache zu aktualisieren. - Gibt die gecachten Kosinus- und Sinuswerte zurück.
- Nimmt den Eingabetensor
_set_cos_sin_cacheMethode:- Erzeugt Positionsindezes bis
seq_len. - Multipliziert die Positionsindezes mit der inversen Frequenz, um die Frequenzen zu berechnen.
- Berechnet und cacht Kosinus- und Sinuswerte auf Grundlage der berechneten Frequenzen.
- Erzeugt Positionsindezes bis
5. MistralMLP: FeedForward Netzwerk
Die Klasse MistralMLP implementiert das FeedForward Netzwerk des Mistral-Modells.
- Struktur:
gate_proj,up_proj,down_proj: Drei lineare Layer, die dazu dienen, den Eingang zu erweitern und dann wieder zu reduzieren.act_fn: Verwendet die SiLU (Sigmoid Linear Unit) Aktivierungsfunktion.
6. MistralDecoderLayer: Decoder-Layer
Die Klasse MistralDecoderLayer bildet einen einzelnen Decoder-Layer des Mistral-Modells ab.
- Komponenten:
self_attn: Führt die Self-Attention mit dem ModulMistralAttentiondurch.mlp: Führt das FeedForward Netzwerk mit dem ModulMistralMLPdurch.input_layernorm,post_attention_layernorm: VerwendetMistralRMSNormzur Normalisierung von Eingang und Ausgang.
7. MistralPreTrainedModel: Abstrakte Klasse für vortrainierte Modelle
MistralPreTrainedModel-Klasse ist eine abstrakte Basisklasse, die die Initialisierung und Einstellungen der Gewichte des Mistral-Modells verwaltet.
- Hauptmethoden:
_init_weights: Initialisiert die Gewichte._set_gradient_checkpointing: Setzt den Status der Gradient-Checkpointing (aktiviert oder deaktiviert).
8. MistralModel: Das Mistral-Modell
MistralModel-Klasse definiert die gesamte Struktur des Mistral-Modells.
- Komponenten:
embed_tokens: Wandelt Eingabetoken in Embedding-Vektoren um.layers: Besteht aus mehrerenMistralDecoderLayer, die aufeinander gestapelt sind.norm: Normalisiert die Ausgabe der letzten Schicht.
9. MistralForCausalLM: Mistral für Sprachmodellierung
MistralForCausalLM-Klasse ist eine Klasse, die das Mistral-Modell für die Feinabstimmung (Fine-Tuning) an Causal Language Modeling-Aufgaben bereitstellt.
- Hauptkomponenten:
lm_head: Projektion der Modellausgabe auf die Größe des Vokabulars, um die Wahrscheinlichkeiten für das nächste Token zu berechnen.prepare_inputs_for_generation: Bereitet Eingaben während der Inferenz vor._reorder_cache: Reordnet KV-Caches bei Beam Search.
Auf diese Weise bietet das simple_mistral-Modell eine modulare, effiziente und flexible Architektur durch die Modularisierung der einzelnen Komponenten. Ein Verständnis der Rolle und des Zusammenwirkens jeder Komponente ermöglicht es, den Funktionsmechanismus des Modells klarer zu erfassen.
9.6.2 Analyse der Kern-Technik: Geheimnisse für Effizienz und Leistung
Das simple_mistral-Modell maximiert Effizienz und Leistung durch die Implementierung von Kern-Techniken wie GQA, SWA und RoPE. Wir werden die Funktionsweise und Vorteile jeder Technik detailliert analysieren.
1. GQA (Grouped-Query Attention): Innovation für Speicher- und Recheneffizienz
GQA ist eine Variante des Multi-Head-Attention, die die Kern-Technologie darstellt, um den Speicherverbrauch und die Berechnungsmenge zu reduzieren, während gleichzeitig die Leistung aufrechterhalten wird.
- Funktionsweise:
- Die Abfrage (Q) wird in mehrere Köpfe unterteilt, aber Schlüssel (K) und Werte (V) werden in weniger Köpfe unterteilt.
- Jeder Q-Kopf wird einem bestimmten K/V-Gruppenkopf zugeordnet.
- Ein Q-Kopf berechnet die Aufmerksamkeit nur für seine zugewiesene K/V-Gruppe.
- Die Funktion
repeat_kvrepliziert den K/V-Tensor, um diese Mechanik zu implementieren, sodass sie der Anzahl der Q-Köpfe entspricht.
- Vorteile:
- Reduzierter Speicherverbrauch: Da die Größe der K/V-Tensoren kleiner ist, kann die Größe des KV-Caches reduziert werden.
- Verbesserte Recheneffizienz: Die Reduktion der Berechnungsmenge führt zu einer besseren Inferenzleistung.
- Aufrechterhalt der Leistung: Da die Anzahl der Q-Köpfe beibehalten wird, sinkt die Ausdrucksfähigkeit des Modells nicht stark.
2. SWA (Sliding Window Attention): Effiziente Strategie für langsame Sequenzen
SWA ist eine Technik, die den Berechnungsaufwand reduziert, indem sie sicherstellt, dass jedes Token nur Aufmerksamkeit auf Tokens in einem begrenzten Bereich (Fenster) ausführt.
- Funktionsweise:
- Jedes Token führt Aufmerksamkeit nur auf Tokens innerhalb eines fixierten Fensters der gleichen Größe aus.
- Das Fenster bewegt sich entlang der Sequenz und berechnet die Aufmerksamkeit an jeder Position.
attention_maskwird verwendet, um die Aufmerksamkeit auf Tokens außerhalb des Fensters zu maskieren.
- Vorteile:
- Reduzierte Berechnungskomplexität: Die Anzahl der Berechnungen für Attention reduziert sich von O(N²) auf O(N*W). (N: Sequenzlänge, W: Fenstergröße)
- Verarbeitung langer Sequenzen: Durch die Reduzierung des Speicherverbrauchs können längere Sequenzen verarbeitet werden.
3. RoPE (Rotary Positional Embedding): Relative Positionsinformationen effizient kodieren
RoPE wurde bereits in Kapitel 9.5 behandelt. Hier wollen wir uns kurz auf die Implementierung im Modell konzentrieren.
- Implementierung:
rotate_halfFunktion: Diese Funktion teilt die Dimensionen des Eingabetensors halbiert und führt abwechselnd eine Signumänderung durch, um den Effekt der komplexen Multiplikation zu erzielen.
Code
def rotate_half(x):
x1 = x[..., : x.shape[-1] // 2]
x2 = x[..., x.shape[-1] // 2 :]
return torch.cat((-x2, x1), dim=-1)apply_rotary_pos_embFunktion: Wendet RoPE auf die Query-(q) und Key-(k)-Tensoren an.
Code
def apply_rotary_pos_emb(q, k, cos, sin, position_ids_q, position_ids_k=None):
cos = cos.squeeze(1).squeeze(0) # [seq_len, dim]
sin = sin.squeeze(1).squeeze(0) # [seq_len, dim]
cos_q = cos[position_ids_q].unsqueeze(1) # [batch_size, 1, seq_len, dim]
sin_q = sin[position_ids_q].unsqueeze(1) # [batch_size, 1, seq_len, dim]
cos_k = cos[position_ids_k].unsqueeze(1) # [batch_size, 1, seq_len, dim]
sin_k = sin[position_ids_k].unsqueeze(1) # [batch_size, 1, seq_len, dim]
q_embed = (q * cos_q) + (rotate_half(q) * sin_q)
k_embed = (k * cos_k) + (rotate_half(k) * sin_k)
return q_embed, k_embedMistralRotaryEmbeddingKlasse: Berechnet und cacht die benötigten Cosinus- und Sinuswerte für RoPE.cos_cached,sin_cached: Vorgeberechnete Cosinus- und Sinuswerte_set_cos_sin_cache: Aktualisiertcos_cached,sin_cachedbasierend auf der SequenzlängeVorteile:
- Erhalt von relativen Positionsinformationen: Die Aufmerksamkeitsgewichte ändern sich natürlich basierend auf den relativen Abständen zwischen Tokens.
- Längenextrapolation (Length Extrapolation): Funktioniert gut auch für Sequenzen, die länger sind als die Trainingssequenzen.
- Lineare Komplexität: Beeinflusst die Berechnungskomplexität des Attention nicht.
GQA, SWA und RoPE verbessern jeweils die Speichereffizienz, die Recheneffizienz und die Fähigkeit zur Darstellung von Positionsinformationen, was das gesamte Leistungslevel des simple_mistral-Modells erhöht.
4. KV-Cache: Entfernt redundante Berechnungen
Der KV-Cache ist eine wichtige Optimierungstechnik, die insbesondere in Generativen Modellen die Inferenzgeschwindigkeit verbessert.
- Konzept:
- Der KV-Cache speichert die während des Inferenzprozesses in jeder Decoder-Schicht berechneten Schlüssel (K) und Werte (V)-Tensoren, um sie wiederverwenden zu können.
- Bei der Generierung neuer Tokens ist es nicht notwendig, die K- und V-Werte für vorherige Tokens erneut zu berechnen; stattdessen werden die gespeicherten Werte aus dem Cache verwendet, um Berechnungen durchzuführen.
- Der Parameter
past_key_valuesspeichert den KV-Cache des vorherigen Schritts und der Parameteruse_cache=Trueaktiviert die KV-Cache-Funktion. Jede Schicht erhältpast_key_valueals Eingabe und gibt das aktualisiertepresent_key_valueaus.
- Vorteile:
- Verbesserung der Inferenzgeschwindigkeit: Durch das Entfernen redundanter Berechnungen wird die Geschwindigkeit der Token-Generierung erheblich erhöht.
- Zunahme des Speicherverbrauchs: Zusätzlicher Speicher ist erforderlich, um den KV-Cache zu speichern, aber durch Techniken wie GQA und SWA kann die Steigerung des Speicherverbrauchs gemildert werden.
Der KV-Cache ist besonders effektiv bei der Generierung langer Texte und trägt wesentlich zur Verbesserung der Benutzererfahrung bei.
9.6.3 Modelltraining: Anleitung zum Trainieren von simple_mistral
Das Training des simple_mistral-Modells gliedert sich in zwei Hauptphasen: die Datenvorverarbeitung und das Modelltraining.
1. Datenvorverarbeitung: Umwandlung der Daten in ein für das Modell verständliches Format
Dieser Prozess umfasst die Transformation von Textdaten, die zum Training des Modells verwendet werden, in ein vom Modell verarbeitbares Format.
- Tokenisierung (Tokenization):
- Verwendung eines Tokenizers, um Textdaten in eine numerische Form (Token-IDs) zu konvertieren, die das Modell verarbeiten kann.
- Der Tokenizer teilt den Text in kleinere Einheiten (Tokens) auf und ordnet jedem Token eine eindeutige ID zu.
- Erstellung des
attention_mask:- Der
attention_maskdient dazu, Padding-Tokens von echten Daten zu unterscheiden und sicherzustellen, dass nur auf tatsächliche Daten geachtet wird. - Padding-Tokens sind Tokens, die hinzugefügt werden, um die Sequenzlänge anzupassen; sie sollten in der Attention-Berechnung ausgeschlossen werden.
- Der
2. Modelltraining: Suchen nach optimalen Parametern
Das Training wird mit dem MistralForCausalLM-Modell durchgeführt und folgt einer causal language modeling-basierten Ansatz. * MistralForCausalLM Modell: Eine Klasse, die das Mistral-Modell für Sprachgenerierungsaufgaben anpasst. * Verlustfunktion (Loss Function): * CrossEntropyLoss wird verwendet, um den Unterschied zwischen der Modellausgabe (Vorhersage) und den korrekten Labels zu berechnen. * Das Modell lernt in Richtung einer Minimierung dieses Verlusts. * Optimierer (Optimizer): * AdamW wird verwendet, um die Gewichte (Parameter) des Modells zu aktualisieren. * AdamW ist eine verbesserte Version des Adam-Optimizers und wendet effektiv Gewichtszerschlag (weight decay) an. * Lernratenplan (Learning Rate Scheduler): * get_cosine_schedule_with_warmup wird verwendet, um die Lernrate (learning rate) allmählich zu senken. * Zu Beginn des Trainings wird eine hohe Lernrate verwendet, um ein schnelles Konvergenzverhalten zu erreichen. Im späteren Training werden niedrigere Lernraten verwendet, um Feintuning durchzuführen. * Gradientenclipping (Gradient Clipping): * Gradientenclipping wird angewendet, um das Problem von explodierenden Gradienten zu vermeiden. * Wenn die Größe der Gradienten einen bestimmten Schwellenwert überschreitet, werden sie abgeschnitten, um eine stabile Lernumgebung zu gewährleisten.
9.6.4 Textgenerierung mit generate(): Kreative Sätze erstellen
Dies ist der Prozess, bei dem ein trainiertes Modell verwendet wird, um neuen Text zu generieren. Die generate()-Funktion ermöglicht es, durch verschiedene Parameter den Stil und die Vielfalt des generierten Texts anzupassen.
generate() Funktion: Kern der Textgenerierung
- Funktion: Generiert Text basierend auf einem gegebenen Prompt.
- KV-Caching Nutzung: Verwendet
past_key_valuesfür KV-Caching, um die Inferenzgeschwindigkeit zu erhöhen. - Wichtige Parameter:
- max_new_tokens: Gibt die maximale Anzahl der generierten Tokens an.
- temperature: Steuert die Vielfalt der Generierungsergebnisse durch das Verstellen der Wahrscheinlichkeitsverteilung. (Niedrige Werte: Konsistenz, hohe Werte: Vielfalt)
- top_k: Berücksichtigt nur die k Tokens mit den höchsten Wahrscheinlichkeiten für das Sampling.
- top_p: Berücksichtigt nur Tokens, deren kumulative Wahrscheinlichkeit p oder höher ist. (Nucleus-Sampling)
- repetition_penalty: Verwendet eine Strafe für wiederkehrende Tokens, um Textwiederholungen zu reduzieren.
Generierungsprozess: Schrittweise Textgenerierung
- Initiale Eingabe: Der Prompt wird tokenisiert und dem Modell als Eingabe übergeben, um die anfängliche Ausgabe zu erhalten.
- Anpassung der Wahrscheinlichkeitsverteilung: Die Ausgabelogits werden mit
temperature,top_k,top_pundrepetition_penaltyangepasst, um die Wahrscheinlichkeitsverteilung des nächsten Tokens zu verändern. - Token-Sampling: Das nächste Token wird basierend auf der angepassten Wahrscheinlichkeitsverteilung ausgewählt.
- Hinzufügen zur Ausgabe und Aktualisierung des KV-Caches: Das generierte Token wird der Ausgabesequenz hinzugefügt, und der KV-Cache wird aktualisiert.
- Wiederholen: Schritte 2-4 werden wiederholt, bis eine Abbruchbedingung (Erreichen der maximalen Länge oder Erzeugung eines Endtokens) erfüllt ist.
In diesem Abschnitt haben wir den Trainings- und Textgenerierungsprozess des Mistral-Modells detailliert untersucht. Im folgenden Abschnitt werden wir durch praktische Anwendungsbeispiele die Nutzung des simple_mistral Modells an drei Beispielen erkunden. Die Beispiele befinden sich in mistral/examples. 1. Zahlenfolgen-Vorhersage (train_seq_num.py): Durch eine einfache Aufgabe, bei der aufeinanderfolgende Zahlen vorhergesagt werden, wird die grundlegende Lern- und Generierungsfähigkeit des Modells überprüft. 2. Grundrechenarten-Vorhersage (train_math.py): Mittels einer Aufgabe, bei der Ergebnisse von Addition, Subtraktion und Multiplikation vorhergesagt werden, wird untersucht, ob das Modell symbolisches Denken (symbolic reasoning) lernt. 3. SQL-Abfragegenerierung (train_sql.py): Durch eine Aufgabe, bei der natürlichsprachliche Fragen in SQL-Abfragen umgewandelt werden, wird die Fähigkeit des Modells evaluiert, komplexe Sprachstrukturen zu verstehen und zu verarbeiten. (Verwendung des WikiSQL-Datensatzes)
Sie können dies direkt aus der Shell ausführen. Zum Beispiel python train_seq_num.py. Im Folgenden finden Sie die Methode zur Ausführung in einem Jupyter-Notebook.
9.6.5 Zahlenfolgen-Vorhersagebeispiel: Analyse von train_seq_num.py
train_seq_num.py ist ein Beispiel dafür, wie mit dem Modell simple_mistral eine einfache Zahlenfolgen-Vorhersageaufgabe durchgeführt wird. Mit diesem Beispiel kann man sehen, wie das Modell lernt, die nächsten Zahlen in einer gegebenen Zahlenfolge vorherzusagen.
1. Vorbereitung des Datasets und Data Loaders: Aufbau von Trainingsdaten
Dies ist der Schritt, um die Daten zu bereiten, mit denen das simple_mistral-Modell trainiert wird.
Klasse
SimpleDataset:- Erbt von PyTorchs
Dataset-Klasse und definiert ein einfaches Zahlenfolgen-Dataset. - Die
__init__-Methode initialisiert das Dataset mit Daten (data) und der Sequenzlänge (seq_length). - Die
__len__-Methode gibt die Gesamtanzahl der Samples im Dataset zurück. - Die
__getitem__-Methode gibt für den gegebenen Index (idx) die Eingabe-Sequenz und das Label zurück, wobei in diesem Beispiel Eingabe und Label die gleiche Sequenz sind. Im Modell werden die Labels automatisch um ein Feld nach vorne verschoben, um eine Next-Token-Vorhersage-Aufgabe zu bilden.
- Erbt von PyTorchs
Funktion
create_simple_data:- Erstellt Zahlenfolgen-Daten für das angegebene Vokabulargröße (
vocab_size), Anzahl der Samples (num_examples) und Sequenzlänge (seq_length). - Wiederholt die Zahlen von 0 bis
vocab_size - 1, um eine Liste der Längenum_exampleszu erstellen.
- Erstellt Zahlenfolgen-Daten für das angegebene Vokabulargröße (
Data Loader (
DataLoader):- Der
DataLoaderbindet die durchSimpleDataseterzeugten Daten in Minibatches zusammen, um sie an das Modell zu liefern. batch_sizegibt die Anzahl der Samples an, die gleichzeitig an das Modell eingehen,shuffle=Truesorgt dafür, dass die Reihenfolge der Daten bei jedem Epoch zufällig gemischt wird, um den Trainingseffekt zu verbessern.
Die durch
SimpleDataseterzeugten Trainingsdaten haben folgende Form:Sample 1: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] -> [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] Sample 2: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] -> [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]- Der
2. Modellkonfiguration und Training: Trainieren von simple_mistral
Dies ist der Schritt, um das simple_mistral-Modell zu konfigurieren und es mit den vorbereiteten Daten zu trainieren. * MistralConfig Konfiguration: * vocab_size wird auf die Größe des Vokabulars, das vom Tokenizer definiert ist, plus dem <eos>-Token gesetzt. Dies ermöglicht es dem Modell, das Ende eines Satzes zu erkennen. * sliding_window wird auf die Sequenzlänge gesetzt, sodass jeder Token die gesamte Sequenz überblicken kann. * use_cache=False wird gesetzt, um während des Trainings den KV-Cache nicht zu verwenden. * Gewichtete Teilen (tie_weights = True): * tie_weights wird auf True gesetzt, um die Gewichte der Einbettung und des Ausgabeschichtsweights (lm_head) zu teilen. Dies kann helfen, die Anzahl der Parameter zu reduzieren und das Lernen bestimmter Muster (in diesem Fall die Erzeugung sequentieller Zahlen) zu erleichtern.
- Modell (
MistralForCausalLM) und Optimizer (AdamW) erstellen:- Das
MistralForCausalLM-Modell wird erstellt und auf das angegebene Gerät (device, CPU oder GPU) verschoben. - Der
AdamW-Optimizer wird erstellt und die Modelparameter sowie die Lernrate (learning_rate) werden gesetzt.
- Das
trainFunktion (Trainingsloop):- Das Modell wird auf den Trainierungsmodus (
model.train()) gesetzt. - Das Training wird für eine festgelegte Anzahl von Epochen wiederholt.
- In jeder Epoche werden Minibatches aus dem Dataloader geholt, in das Modell eingegeben und der Verlust (loss) berechnet.
- Durch Backpropagation werden die Gradienten berechnet und mithilfe des Optimizers werden die Modelparameter aktualisiert.
- Der Batch-Verlust wird zu bestimmten Zeitpunkten ausgegeben, und am Ende jeder Epoche wird der durchschnittliche Verlust ausgegeben, um den Fortschritt des Trainings zu überwachen.
- Das Modell wird auf den Trainierungsmodus (
3. Textgenerierung: Vorhersage mit dem trainierten Modell
Dies ist der Schritt, in dem das trainierte Modell verwendet wird, um neuen Text (Zahlenfolgen) zu generieren.
generate_textFunktion:- Das Modell wird auf den Evaluierungsmodus (
model.eval()) gesetzt. - Der Starttext (
start_text, z.B.['1', '2', '3']) wird in Token-IDs konvertiert und dem Modell eingegeben. - Es wird wiederholt, bis eine maximale Länge erreicht ist (
max_length), um das nächste Token zu generieren.- Die Ausgabelogits des Modells werden mit einem
temperature-Wert angepasst, um die Wahrscheinlichkeitsverteilung anzupassen. Ein niedrigertemperature-Wert führt zu konsistentere Texte, ein hoher Wert zu mehr abwechslungsreichen Texten. - Aus der angepassten Wahrscheinlichkeitsverteilung wird die nächste Token-ID gesampelt (mit dem
torch.multinomial-Befehl).
- Die Ausgabelogits des Modells werden mit einem
- Die endgültig generierte Textzeichenfolge wird zurückgegeben.
- Das Modell wird auf den Evaluierungsmodus (
4. Ergebnisanalyse: Bewertung der Trainingsergebnisse und der generierten Texte
Dies ist der Schritt, in dem die Trainingsergebnisse des Modells und die generierten Texte analysiert werden.
- Trainingsresultate: Es kann beobachtet werden, dass der Verlust (loss) während des Trainings stetig abnimmt. Dies deutet darauf hin, dass das Modell erfolgreich Muster in Zahlenfolgen gelernt hat.
- Generierte Ergebnisse:
- Textgenerierungsergebnis, beginnend mit
['1', '2', '3']:1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 - Textgenerierungsergebnis, beginnend mit
['40', '41', '42']:40 41 42 43 44 45 46 47 48 49Wir können bestätigen, dass das Modell die nachfolgenden fortlaufenden Zahlen zu einem gegebenen Startzahl exakt generieren kann. Dies zeigt, dass das Modell Muster in Zahlensequenzen gelernt und auf dieser Grundlage neue Sequenzen erstellen kann.
- Textgenerierungsergebnis, beginnend mit
Das Beispiel train_seq_num.py veranschaulicht, wie das Modell simple_mistral eine einfache, aber klare Aufgabe zur Vorhersage von Zahlenfolgen erfolgreich löst.
Code
import torch
from dldna.chapter_09.mistral.examples.train_seq_num import MistralConfig, MistralForCausalLM, SimpleDataset, create_simple_data, generate_text, train
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
# Hyperparameter settings
base_vocab_size = 50 # Original vocab_size before the EOS token
seq_length = 10 # Sequence length of each training sample
batch_size = 8
epochs = 5
learning_rate = 5e-3
num_train_examples = 1000
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
# 1) Create tokenizer (string token -> token id)
tokenizer_vocab = {str(i): i for i in range(base_vocab_size)}
tokenizer_vocab["<eos>"] = base_vocab_size
updated_vocab_size = base_vocab_size + 1
# 2) Model configuration: Apply the updated vocab_size and set sliding_window to seq_length
config = MistralConfig(
vocab_size=updated_vocab_size,
hidden_size=32,
intermediate_size=64,
num_hidden_layers=2,
num_attention_heads=4,
num_key_value_heads=2,
max_position_embeddings=128,
sliding_window=seq_length, # Set to the same as the sequence length
use_cache=False # Do not use cache during training
)
config.eos_token_id = tokenizer_vocab["<eos>"]
# (Optional) Set up weight tying between embedding and lm_head -> Can help reproduce sequential patterns.
tie_weights = True
# 3) Create model and Optimizer
model = MistralForCausalLM(config).to(device)
if tie_weights:
model.lm_head.weight = model.model.embed_tokens.weight
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=learning_rate)
# 4) Data generation and DataLoader preparation
train_data = create_simple_data(updated_vocab_size, num_train_examples, seq_length)
train_dataset = SimpleDataset(train_data, seq_length)
train_dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
# --- For debugging: Output some data before training ---
print("Sample data before training (input sequence -> label sequence):")
for i in range(2):
input_seq, label_seq = train_dataset[i]
print(f"Sample {i+1}: {input_seq.tolist()} -> {label_seq.tolist()}")
# 5) Start training
print("Start training...")
train(model, train_dataloader, optimizer, epochs, device)
# 6) Text generation example
print("Generating text starting with tokens ['1', '2', '3']:")
start_text = ["1", "2", "3"]
generated = generate_text(model, start_text, tokenizer_vocab, max_length=20, device=device)
print("Generated text:", " ".join(generated))
print("Generating text starting with tokens ['40', '41', '42']:")
start_text = ["40", "41", "42"]
generated = generate_text(model, start_text, tokenizer_vocab, max_length=20, device=device)
print("Generated text:", " ".join(generated))Sample data before training (input sequence -> label sequence):
Sample 1: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] -> [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
Sample 2: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] -> [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
Start training...
Batch 100/124, Loss: 0.0020
Epoch 1/5, Average Loss: 2.2763
Batch 100/124, Loss: 0.0027
Epoch 2/5, Average Loss: 0.0024
Batch 100/124, Loss: 0.0006
Epoch 3/5, Average Loss: 0.0011
Batch 100/124, Loss: 0.0008
Epoch 4/5, Average Loss: 0.0007
Batch 100/124, Loss: 0.0005
Epoch 5/5, Average Loss: 0.0005
Generating text starting with tokens ['1', '2', '3']:
Generated text: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
Generating text starting with tokens ['40', '41', '42']:
Generated text: 40 41 42 43 44 45 46 47 48 499.6.6 Grundrechenarten Vorhersage Beispiel: train_math.py Analyse
train_math.py ist ein Beispiel, das das Modell simple_mistral verwendet, um die Ergebnisse einfacher Grundrechenarten (Addition, Subtraktion, Multiplikation) vorherzusagen. Dieses Beispiel dient dazu zu evaluieren, ob das Modell Zahlen und Rechensymbole verstehen kann und in der Lage ist, einfache Formen mathematischer Schlussfolgerungen zu lernen und auszuführen. Die Trainingsdatenbeispiele sehen wie folgt aus.
Beispiel 1: 4*1=4<eos>
Beispiel 2: 9+8=17<eos>DatenGenerierung und -Vorverarbeitung: Harmonie von Symbolen und Zahlen
Das train_math.py-Beispiel weist einige wichtige Unterschiede in der DatenGenerierung, Tokenisierung und Modellkonfiguration auf im Vergleich zu dem vorherigen Beispiel zur Vorhersage von Zahlenfolgen. Der größte Unterschied besteht darin, dass die bearbeiteten Daten nicht nur einfache Aufzählungen von Zahlen sind, sondern “Ausdrücke” bestehen, die aus Zahlen, Rechensymbolen, Gleichheitszeichen und dem <eos>-Token, das das Ende eines Satzes anzeigt, zusammengesetzt sind.
create_arithmetic_dataFunktion: Erzeugung von Grundrechenartendaten- Diese Funktion erzeugt eine bestimmte Anzahl (
num_samples) von Ausdrücken einfacher Grundrechenarten und deren Ergebnisse als Zeichenketten. - Jeder Ausdruck folgt dem Muster
f"{num1}{op}{num2}={result}<eos>". (Beispiel:"12+7=19<eos>")num1,num2: Ganzzahlen, die zufällig aus den Zahlen von 1 bismax_valuegewählt werden.op: Ein Rechensymbol, das zufällig aus Addition (+), Subtraktion (-) und Multiplikation (*) gewählt wird.result: Das tatsächliche Ergebnis, berechnet mithilfe der Python-Funktioneval.- Bedeutung des
<eos>-Tokens: Es ist sehr wichtig, dem Ende der Zeichenkette explizit das<eos>(End-of-Sentence) Token hinzuzufügen. Dieses spezielle Token dient als Meilenstein, um dem Modell mitzuteilen, wann ein Satz endet. Ohne<eos>-Token könnte das Modell Schwierigkeiten haben zu erkennen, wann die Generierung beendet werden sollte, und Zahlen oder Symbole unendlich weiter ausgeben.
- Diese Funktion erzeugt eine bestimmte Anzahl (
create_tokenizerFunktion: Vokabulardefinition- Ein Vokabular wird erstellt, das Zahlen (0-9), Rechensymbole (‘+’, ‘-’, ‘*’), Gleichheitszeichen (‘=’) und spezielle Tokens (
<pad>,<eos>) enthält. Dieses Vokabular definiert die grundlegenden Zeichen, die das Modell verstehen kann.- Der
<pad>-Token wird als Padding-Token verwendet, um Sequenzen unterschiedlicher Längen in einen Batch zusammenzufassen.
- Der
- Ein Vokabular wird erstellt, das Zahlen (0-9), Rechensymbole (‘+’, ‘-’, ‘*’), Gleichheitszeichen (‘=’) und spezielle Tokens (
create_reverse_tokenizerFunktion: Token-ID in Zeichen zurücktransformieren- Ein reverser Wörterbuch wird erstellt, um Token-IDs wieder in die entsprechenden Zeichenketten-Token zu transformieren. Dies dient der Interpretation der generierten Ergebnisse in einer für Menschen lesbaren Form.
tokenize_sampleFunktion: Zeichenkette in Tokenliste transformieren- Die
tokenize_sample-Funktion transformiert eine Stichprobe-Zeichenkette in eine Liste von Tokens, die vom Modell erkannt werden können.- Spezielle Tokens wie
<eos>werden als einzelne Tokens behandelt, damit das Modell sie vollständig erkennen kann.
- Spezielle Tokens wie
- Die
ArithmeticDatasetKlasse: Transformation in lernfähige Datenform- Die von der
create_arithmetic_data-Funktion generierten Daten werden in die Form eines PyTorch-Datasetkonvertiert. EinDatasetist eine standardisierte Methode, um Daten effizient an das Modell zu liefern. - Die
__getitem__-Methode führt die folgenden Schritte aus:- Sie tokenisiert zunächst die Stichprobenzeichenkette mit der
tokenize_sample-Funktion. - Wenn die Länge der tokenisierten Sequenz kürzer als das angegebene
seq_lengthist, wird sie mit<pad>-Token auf die gewünschte Länge erweitert. Dies dient dazu, die Längen aller Eingabesequenzen zu standardisieren, damit das Modell sie in Batch-Einheiten verarbeiten kann. - Die Token werden in Integer-IDs konvertiert und sowohl die Eingabesequenz als auch die Label-Sequenz (identisch mit der Eingabe) in PyTorch-Tensorformate zurückgegeben.
- Sie tokenisiert zunächst die Stichprobenzeichenkette mit der
Modellkonfiguration und Training
MistralConfig-Einstellungen: Da dies eine etwas komplexere Aufgabe ist als das Beispiel zur Vorhersage von Zahlensequenzen, wurde die Größe des Modells leicht erhöht. (hidden_size=64,intermediate_size=128,num_hidden_layers=3,num_attention_heads=8,num_key_value_heads=4). Darüber hinaus werdenpad_token_idundeos_token_idfestgelegt, um das Modell zu trainieren, Padding-Token und Satzende-Token zu erkennen.- Training: Das Training des Modells erfolgt fast identisch wie im vorherigen Beispiel, indem die
train-Funktion verwendet wird. DerCosineAnnealingLR-Scheduler wird eingesetzt, um die Lernrate schrittweise zu reduzieren und so eine schnellere Konvergenz am Anfang des Trainings sowie feine Anpassungen im späteren Verlauf zu ermöglichen.
Textgenerierung
generate_text-Funktion: Diese Funktion ermöglicht es dem Modell, aufgrund eines gegebenen Prompts (z. B. “12+7=”) einen Text (das Ergebnis der arithmetischen Operation) zu generieren. Die Generierung wird beendet, sobald das Modell ein<eos>-Token oder ein<pad>-Token erzeugt.
Resultatanalyse
- Trainingsergebnisse: Durch die Beobachtung des schrittweisen Abnehmens der Verlustfunktion während des Trainings kann man erkennen, dass das Modell das Muster von arithmetischen Operationen lernt.
- Generierungsergebnisse: Anhand von Testbeispielen aus dem Evaluationsdatensatz wird überprüft, ob das Modell für gegebene Prompts die korrekten Rechenergebnisse erzeugt. (z. B. “4+20=” -> “4+20=24”)
Das Beispiel train_math.py zeigt, dass das simple_mistral-Modell über einfache Zahlensequenzvorhersagen hinaus die Fähigkeit besitzt, symbolisches Schließen (z. B. arithmetische Operationen) zu lernen. Zudem wird deutlich, welche Rolle und Bedeutung spezielle Token wie <eos> haben und warum es notwendig ist, die Größe des Modells an den Schwierigkeitsgrad der Aufgabe anzupassen.
Code
import torch
import random
from dldna.chapter_09.mistral.examples.train_math import MistralConfig, MistralForCausalLM, generate_text, train,create_arithmetic_data, ArithmeticDataset, create_tokenizer, create_reverse_tokenizer
from torch.utils.data import DataLoader
random.seed(42)
torch.manual_seed(42)
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
# Hyperparameter settings
num_samples = 10000 # Total number of samples in the dataset
max_value = 20 # Maximum value of operands
seq_length = 20 # Fixed sequence length including EOS token (e.g., 20)
batch_size = 16
epochs = 20
learning_rate = 1e-3
# Data generation (including EOS token) and output training data examples
arithmetic_data = create_arithmetic_data(num_samples, max_value)
print("Training data examples:")
for i in range(10):
print(f"Sample {i+1}: {arithmetic_data[i]}")
# Create tokenizer
tokenizer = create_tokenizer()
reverse_tokenizer = create_reverse_tokenizer(tokenizer)
updated_vocab_size = len(tokenizer)
# Configure Dataset and DataLoader
dataset = ArithmeticDataset(arithmetic_data, seq_length, tokenizer)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
config = MistralConfig(
vocab_size=updated_vocab_size,
hidden_size=64,
intermediate_size=128,
num_hidden_layers=3,
num_attention_heads=8,
num_key_value_heads=4,
max_position_embeddings=128,
sliding_window=seq_length,
use_cache=False,
use_return_dict=True,
pad_token_id=tokenizer["<pad>"] # Set the pad token id here.
)
config.eos_token_id = tokenizer["<eos>"] # Also update the eos token
model = MistralForCausalLM(config).to(device)
# weight tying (share weights between embedding and lm_head)
tie_weights = True
if tie_weights:
model.lm_head.weight = model.model.embed_tokens.weight
# Create optimizer and add cosine annealing scheduler
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=learning_rate)
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=epochs, eta_min=1e-5)
# Start training
print("Start training...")
train(model, dataloader, optimizer, scheduler, epochs, device)
# Evaluation: Output 10 random evaluation samples (terminate generation if EOS is included in the prompt)
print("\nEvaluation data examples:")
for i in range(10):
sample = random.choice(arithmetic_data)
# Use the part before '=' as a prompt in the entire expression, e.g., "12+7=19<eos>" ("12+7=")
prompt = sample.split('=')[0] + '='
generated = generate_text(model, prompt, tokenizer, reverse_tokenizer, max_length=seq_length, device=device)
print(f"Generated result for prompt '{prompt}': {generated} (Original data: {sample})")Training data examples:
Sample 1: 4*1=4<eos>
Sample 2: 9+8=17<eos>
Sample 3: 5*4=20<eos>
Sample 4: 18*3=54<eos>
Sample 5: 14+2=16<eos>
Sample 6: 3+7=10<eos>
Sample 7: 17+20=37<eos>
Sample 8: 18*7=126<eos>
Sample 9: 18+14=32<eos>
Sample 10: 15-19=-4<eos>
Start training...
Epoch 1/20, Average Loss: 2.4820, LR: 0.000994
Epoch 2/20, Average Loss: 1.2962, LR: 0.000976
Epoch 3/20, Average Loss: 1.1905, LR: 0.000946
Epoch 4/20, Average Loss: 1.0831, LR: 0.000905
Epoch 5/20, Average Loss: 0.9902, LR: 0.000855
Epoch 6/20, Average Loss: 0.9112, LR: 0.000796
Epoch 7/20, Average Loss: 0.8649, LR: 0.000730
Epoch 8/20, Average Loss: 0.8362, LR: 0.000658
Epoch 9/20, Average Loss: 0.8194, LR: 0.000582
Epoch 10/20, Average Loss: 0.8128, LR: 0.000505
Epoch 11/20, Average Loss: 0.8049, LR: 0.000428
Epoch 12/20, Average Loss: 0.7971, LR: 0.000352
Epoch 13/20, Average Loss: 0.7945, LR: 0.000280
Epoch 14/20, Average Loss: 0.7918, LR: 0.000214
Epoch 15/20, Average Loss: 0.7903, LR: 0.000155
Epoch 16/20, Average Loss: 0.7884, LR: 0.000105
Epoch 17/20, Average Loss: 0.7864, LR: 0.000064
Epoch 18/20, Average Loss: 0.7854, LR: 0.000034
Epoch 19/20, Average Loss: 0.7837, LR: 0.000016
Epoch 20/20, Average Loss: 0.7831, LR: 0.000010
Evaluation data examples:
Generated result for prompt '4+20=': 4+20=24 (Original data: 4+20=24<eos>)
Generated result for prompt '16-3=': 16-3=13 (Original data: 16-3=13<eos>)
Generated result for prompt '10+15=': 10+15=25 (Original data: 10+15=25<eos>)
Generated result for prompt '8+4=': 8+4=12 (Original data: 8+4=12<eos>)
Generated result for prompt '16-13=': 16-13=3 (Original data: 16-13=3<eos>)
Generated result for prompt '10*1=': 10*1=10 (Original data: 10*1=10<eos>)
Generated result for prompt '18+13=': 18+13=31 (Original data: 18+13=31<eos>)
Generated result for prompt '9+9=': 9+9=18 (Original data: 9+9=18<eos>)
Generated result for prompt '1+15=': 1+15=16 (Original data: 1+15=16<eos>)
Generated result for prompt '18-18=': 18-18=0 (Original data: 18-18=0<eos>)9.6.7 Natürliche Sprache-SQL-Abfrage-Erstellung: Analyse von train_sql.py
train_sql.py behandelt eine komplexere NLP-Aufgabe, bei der mit dem Modell simple_mistral natürlichsprachliche Fragen in SQL-Abfragen umgewandelt werden. In diesem Beispiel wird gezeigt, wie das Modell über einfache Sequenzgenerierung hinausgeht und die Bedeutung komplexer natürlichsprachlicher Sätze verstehen sowie diese in strukturierte SQL-Abfrage-Sprache übersetzen lernt. Das Beispiel besteht aus Trainingsdaten, die darauf abzielen, dass der Satz in eine SQL-Anweisung umgewandelt wird. Hier ist ein Beispiel für die Trainingsdaten:
Beispiel 1: Nenne mir, was die Anmerkungen für Südafrika sind sep> SELECT Notes FROM table WHERE Current slogan = SOUTH AUSTRALIA eos>
Beispiel 2: Was ist das Format für Südafrika? sep> SELECT Format FROM table WHERE State/territory = South Australia eos>Datensatz und Vorbereitung: Die Kombination von WikiSQL und speziellen Token
Der Kern des train_sql.py-Beispiels liegt in der effektiven Nutzung des WikiSQL-Datensatzes und der Vorverarbeitung der Daten, um das Modell die Beziehung zwischen natürlicher Sprache und SQL-Abfragen zu lernen.
Laden des WikiSQL-Datensatzes: Mit Hilfe der
datasets-Bibliothek wird der WikiSQL-Datensatz geladen. WikiSQL ist ein Datensatz, der aus Paaren von natürlichsprachlichen Fragen und den entsprechenden SQL-Abfragen besteht und in der NLP-SQL-Konvertierungsaufgabe weit verbreitet ist. Mit demsplit-Parameter derload_dataset-Funktion können das Trainingsdatensatz (train) und der Validierungsdatensatz (validation) angegeben werden.Klasse
WikiSQLDataset: Die Klasse erbt von PyTorchsDataset-Klasse und verarbeitet den WikiSQL-Datensatz in eine Form, die für das Modelltraining geeignet ist.- In der
__init__-Methode wird der WikiSQL-Datensatz geladen, der Tokenizer (tokenizer) und die maximale Sequenzlänge (max_length) werden festgelegt. - Die
__getitem__-Methode verarbeitet ein Datenbeispiel in eine Form, die als Eingabe für das Modell geeignet ist. Der wichtigste Teil dieses Prozesses besteht darin, die natürlichsprachliche Frage und die SQL-Abfrage zu kombinieren und spezielle Token hinzuzufügen.- Zuerst werden aus den Beispieldaten die natürlichsprachliche Frage (
question) und die menschlich geschriebene SQL-Abfrage (sql['human_readable']) abgerufen. - Die abgerufenen Frage und SQL-Abfrage werden in das Format
"Frage <sep> SQL<eos>"zusammengefügt. Dabei ist<sep>ein Trenntoken, das die natürlichsprachliche Frage von der SQL-Abfrage trennt, und<eos>ist ein End-of-Sentence-Token, das das Ende des Satzes markiert. Diese speziellen Token spielen eine wichtige Rolle bei der Kommunikation der Struktur des Eingabetextes an das Modell. - Der zusammengefügte Text wird mithilfe des
tokenizerin Tokens umgewandelt. Dabei wird mittruncation=Truesichergestellt, dass der Text gekürzt wird, wenn er die Länge vonmax_lengthüberschreitet, und mitpadding="max_length"werden zusätzliche Pad-Token hinzugefügt, um die Sequenzlänge aufmax_lengthzu bringen. - Schließlich werden die tokenisierten
input_idszurückgegeben. (Eingabe und Label sind identisch)
- Zuerst werden aus den Beispieldaten die natürlichsprachliche Frage (
- In der
Tokenizer (T5Tokenizer):
transformers-Bibliothek vonT5Tokenizerverwenden. Die Gründe für die Auswahl desT5Tokenizersind folgende.- Es unterstützt standardmäßig verschiedene spezielle Token (
<pad>,<eos>,<sep>usw.). - Es ist ein allgemeiner Tokenizer, der sowohl natürliche Sprache als auch SQL-Abfragen (Code) effektiv verarbeiten kann.
- Die Vokabulargröße des Tokenizers kann über
tokenizer.vocab_sizeleicht abgerufen werden, was es bequem macht, dievocab_sizedes Modells zu setzen.
- Es unterstützt standardmäßig verschiedene spezielle Token (
Datenlader (
DataLoader): Führt die Rolle aus, Daten, die durchWikiSQLDatasetgeneriert wurden, in Minibatches zusammenzufassen und sie effizient an das Modell zu liefern.batch_sizebezieht sich auf die Anzahl der Samples, die gleichzeitig an das Modell übergeben werden, währendshuffle=Truedie Daten nach jedem Epochen neu mischt, um die Trainingswirkung zu verbessern.
Modellkonfiguration und Training
MistralConfig-Einstellungen: Die Hyperparameter, die sich auf die Struktur des Modells beziehen, werden konfiguriert. Insbesondere werdenpad_token_id,bos_token_id,eos_token_idauf die entsprechenden Token-IDs destokenizergesetzt, um das Modell zu aktivieren, Padding-, Anfangs- und Endtoken korrekt zu verarbeiten.Modell (
MistralForCausalLM) und Optimizer (AdamW) erstellen: DasMistralForCausalLM-Modell wird erstellt und auf das angegebene Gerät (CPU oder GPU) verschoben. DerAdamW-Optimizer und derget_cosine_schedule_with_warmup-Scheduler werden verwendet, um die Lernrate zu steuern und das Modell zu optimieren.train-Funktion: Gleich wie intrain_seq_num.pyundtrain_math.pyverwendete Funktion, wird ein allgemeiner Trainingsloop verwendet, um das Modell zu trainieren.
Textgenerierung (generate_sql): SQL-Abfrage aus Frage ableiten
generate_sql-Funktion: Verwendet das trainierte Modell, um aus einer gegebenen natürlichsprachlichen Frage eine SQL-Abfrage zu generieren.- Zunächst wird dem eingegebenen Fragen-Text ein
<sep>-Token hinzugefügt, um einen Prompt in der Form"Frage <sep> "zu erstellen. Dieser Prompt informiert das Modell darüber, dass die Frage endet und nun eine SQL-Abfrage generiert werden soll. - Bedeutung des Padding-Tokens: Die Trainingsdaten sind bis zur maximalen Länge (
max_length) mit dem<eos>-Token gepaddet. Wenn jedoch die Trainingsdaten nur"Frage <sep> "enthalten, ohne SQL-Anteil und<eos>(d.h., in der Form"Frage <sep> <pad> <pad> ..."), lernt das Modell nicht, was nach dem<sep>-Token generiert werden soll. Daher könnte es im Generierungsschritt nur Padding-Tokens oder gar nichts generieren. Die Trainingsdaten müssen daher unbedingt in der Form"Frage <sep> SQL<eos>"vorliegen. - Der
temperature-Parameter wird verwendet, um die Vielfalt der generierten SQL-Abfragen zu steuern. - Das Modell stoppt die Abfragegenerierung, sobald es ein
<eos>- oder<pad>-Token generiert.
- Zunächst wird dem eingegebenen Fragen-Text ein
Ergebnisanalyse
- Beispielausgaben: Vor dem Training werden 3 Beispiel aus der WikiSQL-Datensatz ausgegeben, um das Format der Daten zu überprüfen.
- Trainingsergebnisse: Es kann verifiziert werden, dass das Modell während des Trainings die Muster für die Umwandlung von natürlichsprachlichen Fragen in SQL-Abfragen lernt, indem man beobachtet, wie der Verlust (loss) abnimmt.
- Generierungsergebnisse: Auf den Fragen aus dem Validierungsdatensatz wird das Modell getestet, um die generierten SQL-Abfragen zu bewerten. Der Fokus liegt darauf, ob die erzeugten SQL-Abfragen grammatikalisch korrekt sind und die Bedeutung der Fragen genau wiedergeben.
train_sql.pyBeispiel zeigt, wie man mit dem Modellsimple_mistraleine komplexere natürlichsprachliche Aufgabe, die natürlichsprachliche-SQL-Umsetzung, durchführt. Dieses Beispiel betont, wie wichtig es ist, besondere Token (<sep>,<eos>,<pad>) im Datenvorverarbeitungsprozess angemessen zu nutzen und welche Auswirkungen die Strukturierung der Trainingsdaten auf die Generierungsfähigkeiten des Modells hat.
Code
import torch
import random
from transformers import T5Tokenizer, get_cosine_schedule_with_warmup
from dldna.chapter_09.mistral.examples.train_sql import MistralConfig, MistralForCausalLM, WikiSQLDataset, generate_sql
from torch.utils.data import DataLoader
random.seed(42)
torch.manual_seed(42)
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
# Use T5Tokenizer as the tokenizer (use T5's vocab_size and pad/eos tokens)
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("t5-small")
# WikiSQL dataset (training: train, evaluation: validation)
max_length = 128
train_dataset = WikiSQLDataset("train", tokenizer, max_length=max_length)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=2)
valid_dataset = WikiSQLDataset("validation", tokenizer, max_length=max_length)
valid_loader = DataLoader(valid_dataset, batch_size=1, shuffle=True)
# Model configuration: Use MistralConfig and MistralForCausalLM provided by simple_mistral.py
# The model size is adjusted for educational purposes.
config = MistralConfig(
vocab_size=tokenizer.vocab_size,
hidden_size=512,
intermediate_size=2048,
num_hidden_layers=4,
num_attention_heads=8,
num_key_value_heads=4, # num_attention_heads % num_key_value_heads == 0 must be true
max_position_embeddings=max_length,
sliding_window=max_length,
use_cache=False,
use_return_dict=True,
pad_token_id=tokenizer.pad_token_id, # Set the pad token id.
bos_token_id=tokenizer.bos_token_id,
eos_token_id=tokenizer.eos_token_id
)
model = MistralForCausalLM(config).to(device)
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-4)
num_epochs = 8 # Set the number of epochs small for the example
total_training_steps = num_epochs * len(train_loader)
scheduler = get_cosine_schedule_with_warmup(
optimizer,
num_warmup_steps=len(train_loader) // 5,
num_training_steps=total_training_steps
)
# Added code: Output WikiSQL data samples
print("=== WikiSQL Data Sample Output ===")
sample_count = 3 # Number of examples to output
for i in range(sample_count):
input_ids, labels = train_dataset[i]
decoded_text = tokenizer.decode(input_ids, skip_special_tokens=True)
print(f"Sample {i+1}: {decoded_text}")
print("Start training...")
train(model, train_loader, optimizer, scheduler, num_epochs, device)
# Save the model: Save the final model to a file.
torch.save(model.state_dict(), "final_nl2sql_model.pth")
# Evaluation code part
print("\n=== Evaluation Examples ===")
for i, (input_ids, labels) in enumerate(valid_loader):
if i >= 10:
break
# Keep special tokens with skip_special_tokens=False.
full_text = tokenizer.decode(input_ids[0], skip_special_tokens=False)
# Unify the tokens "sep>" and "eos>" to "<sep>" and "<eos>" respectively.
full_text = full_text.replace("sep>", "<sep>").replace("eos>", "<eos>")
if "<sep>" in full_text:
# Split based on the first <sep>, then join all subsequent parts to restore the complete SQL.
parts = full_text.split("<sep>")
question = parts[0].strip()
target_sql = "<sep>".join(parts[1:]).strip()
# If target_sql ends with "<eos>", remove it.
if target_sql.endswith("<eos>"):
target_sql = target_sql[:-len("<eos>")].strip()
else:
question = full_text.strip()
target_sql = ""
generated_sql = generate_sql(model, tokenizer, question, max_length, device, temperature=0.7)
# If there is a "sep>" token in generated_sql, extract the part after that token to use.
# if "sep>" in generated_sql:
# generated_sql = generated_sql.split("sep>", 1)[1].strip()
print(f"Question: {question}")
print(f"Target SQL: {target_sql}")
print(f"Generated SQL: {generated_sql}\n")You are using the default legacy behaviour of the <class 'transformers.models.t5.tokenization_t5.T5Tokenizer'>. This is expected, and simply means that the `legacy` (previous) behavior will be used so nothing changes for you. If you want to use the new behaviour, set `legacy=False`. This should only be set if you understand what it means, and thoroughly read the reason why this was added as explained in https://github.com/huggingface/transformers/pull/24565=== WikiSQL Data Sample Output ===
Sample 1: Tell me what the notes are for South Australia sep> SELECT Notes FROM table WHERE Current slogan = SOUTH AUSTRALIA eos>
Sample 2: What is the current series where the new series began in June 2011? sep> SELECT Current series FROM table WHERE Notes = New series began in June 2011 eos>
Sample 3: What is the format for South Australia? sep> SELECT Format FROM table WHERE State/territory = South Australia eos>
Start training...
Epoch 1/8, Average Loss: 10.5748, LR: 0.000000
Epoch 2/8, Average Loss: 9.7000, LR: 0.000001
Epoch 3/8, Average Loss: 7.2037, LR: 0.000001
Epoch 4/8, Average Loss: 5.5372, LR: 0.000001
Epoch 5/8, Average Loss: 4.5961, LR: 0.000001
Epoch 6/8, Average Loss: 4.0102, LR: 0.000002
Epoch 7/8, Average Loss: 3.6296, LR: 0.000002
Epoch 8/8, Average Loss: 3.3907, LR: 0.000002
=== Evaluation Examples ===
Question: Who was the minister for the CSV party with a present day end date? <unk>
Target SQL: SELECT Minister FROM table WHERE Party = csv AND End date = present day <unk> <eos></s><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad>
Generated SQL: Who was the minister for the CSV party with a present day end date? sep> FROM table WHERE60ed = s eos>
Question: What is the production number of From Hare to Heir? <unk>
Target SQL: SELECT SUM Production Number FROM table WHERE Title = from hare to heir <unk> <eos></s><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad>
Generated SQL: What is the production number of From Hare to Heir? sep>os FROM table WHERE Score = 0 eos>
Question: What was the score on January 12? <unk>
Target SQL: SELECT Score FROM table WHERE Date = january 12 <unk> <eos></s><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad>
Generated SQL: What was the score on January 12? sep>a Record FROM table WHERE # eos>
Question: The race tony bettenhausen 200 has what smallest rd? <unk>
Target SQL: SELECT MIN Rd FROM table WHERE Name = Tony Bettenhausen 200 <unk> <eos></s><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad>
Generated SQL: The race tony bettenhausen 200 has what smallest rd? sep> Team FROM table WHERE Player = a ODi a eos>
Question: what is the club that was founded before 2007, joined prsl in 2008 and the stadium is yldefonso solá morales stadium? <unk>
Target SQL: SELECT Club FROM table WHERE Founded <unk> 2007 AND Joined PRSL = 2008 AND Stadium = yldefonso solá morales stadium <unk> <eos></s><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad>
Generated SQL: what is the club that was founded before 2007, joined prsl in 2008 and the stadium is yldefonso solá morales stadium? sep> ( for for the highest FROM table WHERE Team = Rank of vir AND COUNT eos>
Question: Who is the co-contestant (yaar vs. Pyaar) with Vishal Singh as the main contestant? <unk>
Target SQL: SELECT Co-contestant (Yaar vs. Pyaar) FROM table WHERE Main contestant = vishal singh <unk> <eos></s><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad>
Generated SQL: Who is the co-contestant (yaar vs. Pyaar) with Vishal Singh as the main contestant? sep> SELECT Record FROM table WHERE ts = 9kt AND Date = a eos>
Question: What season did SV Darmstadt 98 end up at RL Süd (1st)? <unk>
Target SQL: SELECT Season FROM table WHERE RL Süd (1st) = SV Darmstadt 98 <unk> <eos></s><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad>
Generated SQL: What season did SV Darmstadt 98 end up at RL Süd (1st)? sep> FROM table WHERE Away team = s s eos>
Question: What character was portrayed by the same actor for 12 years on Neighbours? <unk>
Target SQL: SELECT Character FROM table WHERE Duration = 12 years AND Soap Opera = neighbours <unk> <eos></s><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad>
Generated SQL: What character was portrayed by the same actor for 12 years on Neighbours? sep>FS Class FROM table WHERE Date = m ja eos>
Question: What was the score between Marseille and Manchester United on the second leg of the Champions League Round of 16? <unk>
Target SQL: SELECT 2nd leg score** FROM table WHERE Opponent = Marseille <unk> <eos></s><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad>
Generated SQL: What was the score between Marseille and Manchester United on the second leg of the Champions League Round of 16? sep>hes> d FROM table WHERE Date =s eos>
Question: Who was the Man of the Match when the opponent was Milton Keynes Lightning and the venue was Away? <unk>
Target SQL: SELECT Man of the Match FROM table WHERE Opponent = milton keynes lightning AND Venue = away <unk> <eos></s><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad><pad>
Generated SQL: Who was the Man of the Match when the opponent was Milton Keynes Lightning and the venue was Away? sep> with Cap? sep> SELECT Home team score FROM table WHERE Wilson AND jump = s eos>
Klicken Sie hier, um den Inhalt anzuzeigen (Tiefgang: Robuste Transformer-Design und -Debugging – Praktischer Leitfaden)
Festlegung und Debugging von Transformer-Modellen - Praktischer Leitfaden
Das Erstellen von Transformer-Modellen, einschließlich effizienter Architekturen wie simple_mistral, ist zwar schwierig, aber lohnend. Theoretisches Verständnis ist wichtig, aber in der praktischen Implementierung treten oft subtile Bugs und Leistungsbottlenecks auf. In diesem Abschnitt wird detailliert auf praktische Strategien zur Gestaltung, Implementierung und Debugging von Transformatoren eingegangen, wobei insbesondere die Komponenten (RoPE, RMSNorm, Attention) verwendet werden, die in simple_mistral enthalten sind. Es wird umfassend über Einheitstests diskutiert und andere wesentliche Debugging- und Gestaltungstechniken behandelt.
1. Die essentielle Rolle von Einheitstests
Beim Erstellen komplexer Modelle wie Transformatoren sind Einheitstests keine Option, sondern unverzichtbar. Sie helfen dabei, Fehler frühzeitig zu identifizieren, Regressionen zu verhindern und Vertrauen in die Implementierung aufzubauen. Ein gut getestetes Modell ist ein zuverlässiges Modell.
In jedem Modell-Quellcode gibt es einen Ordner namens tests, der Einheitstests enthält (z.B. mistral/tests, phi3/tests).
Weshalb Einheitstests für Transformatoren wichtig sind
- Komplexität: Transformatoren bestehen aus mehreren miteinander interagierenden Modulen (Attention, Feedforward-Netze, Normalisierung, Embedding). Fehler können leicht an jedem dieser Komponenten auftreten.
- Subtile Fehler: Viele Transformer-Bugs sind nicht sofort offensichtlich. Sie können zu Leistungsproblemen oder fehlerhaften Ausgaben führen, ohne dass es zu einem Absturz kommt. Einheitstests können solche subtilen Fehler aufspüren.
- Numerische Stabilität: Deep-Learning-Modelle sind besonders anfällig für numerische Probleme (NaN, Inf, verschwindende/explodierende Gradienten), insbesondere bei Verwendung von Techniken wie mixed precision. Einheitstests helfen dabei, solche Probleme zu erkennen.
- Refactoring und Anpassungen: Änderungen am Code sind unvermeidlich, während das Modell verbessert und optimiert wird. Einheitstests stellen sicher, dass durch Änderungen bestehende Funktionen nicht beschädigt werden.
- Reproducibilität: Gut definierte Tests tragen zur Reproduzierbarkeit der Ergebnisse bei.
- Caching (
past_key_value): Wenn das Modell Caching (z.B.past_key_values) verwendet, ist es wichtig, durch Einheitstests sicherzustellen, dass keine Fehler in Bezug auf shape, dtype oder device auftreten.
Kernprinzipien effektiver Einheitstests
- Testgetriebene Entwicklung (Test-Driven Development, TDD): Idealerweise sollten Einheitstests vor der Schreibarbeit des Modellcodes erstellt werden. Dies hilft dabei, einzelne Komponenten isoliert zu testen.
- Modulare Gestaltung: Das Code wird modular gestaltet, indem es in modulare Module unterteilt wird. Dies erleichtert das Isolieren und Testen einzelner Komponenten.
- Umfangreiche Abdeckung: Ziel ist eine hohe Testabdeckung. Alle wichtigen Funktionen und Methoden der Klasse werden getestet.
- Edge Cases: Testen Sie nicht nur “normale Fälle”. Testen Sie auch Edge-Cases, Randbedingungen und potentielle Fehler-Szenarien (z.B. Sequenzen mit Länge 0, Batches mit einem Element, verschiedene Datentypen).
- Assertions: Verwenden Sie Asserts (
assert) frei, um sicherzustellen, dass der Code wie erwartet funktioniert. Schreiben Sie die Assertions so spezifisch wie möglich. Überprüfen Sie nicht nur, ob der Code ohne Abstürze ausgeführt wird, sondern auch, ob die Ausgabe korrekt ist. - Pytest: In den Beispielen dieses Kapitels wird das
unittest-Modul verwendet, aber daspytest-Framework wird in Python am stärksten empfohlen.
Schwerpunkte für Einheitstests von Transformatoren * Eingabe/Ausgabe Shape: Ein häufiger Fehler bei der Implementierung von Transformers sind falsche Tensorshapes. Jeder Test sollte eine Assertion enthalten, die das Shape des Ausgabetensors überprüft. * Daten Typ: Überprüfen Sie, ob den Tensoren die erwarteten Datentypen (z.B. torch.float32, torch.float16, torch.int64) zugewiesen sind. * Gerät Zuweisung: Wenn GPU verwendet wird, überprüfen Sie, ob die Tensoren auf dem richtigen Gerät (CPU oder GPU) liegen. * Numerische Stabilität: Überprüfen Sie insbesondere nach Operationen wie softmax oder Normalisierung, ob in den Tensoren NaNs (Not a Number) und Infs vorhanden sind. * Gradient Berechnung: Überprüfen Sie, ob für alle trainierbaren Parameter die Gradienten korrekt berechnet werden. * Caching (past_key_value): Wie bereits erwähnt, ist der Caching-Mechanismus eine häufige Ursache von Fehlern. Testen Sie inkrementelles Decoding gründlich.
Detaillierte Einheitstestbeispiele (RoPE, RMSNorm, Attention)
# test_rope.py
import unittest
import torch
from dldna.chapter_09.mistral.simple_mistral import MistralRotaryEmbedding, apply_rotary_pos_emb, rotate_half
# ...# test_rms_norm.py
import torch
import pytest
from dldna.chapter_09.mistral.simple_mistral import PhiMiniRMSNorm
# ... # test_attention.py
import torch
import pytest
from dldna.chapter_09.mistral.simple_mistral import PhiMiniConfig, PhiMiniAttention
# ...
# Zusätzliche Tests für die Aufmerksamkeit
def test_phi_mini_attention_zero_length_initial():
# ...
def test_phi_mini_attention_single_token_initial():
# ...
@pytest.mark.parametrize("batch_size", [1, 2, 4, 8])
def test_phi_mini_attention_various_batch_sizes(batch_size):
# ...
@pytest.mark.parametrize("num_heads, num_kv_heads", [(8, 8), (8, 4), (8, 1)]) # MHA, GQA Fälle
def test_phi_mini_attention_different_head_configs(num_heads, num_kv_heads):
# ...
@pytest.mark.parametrize("dtype", [torch.float16, torch.bfloat16, torch.float32])
def test_phi_mini_attention_mixed_precision(dtype):
# ...
def test_phi_mini_attention_combined_mask():
# ...
def test_phi_mini_attention_long_sequence():
# ...
def test_phi_mini_attention_output_attentions_with_cache():
# ... 2. Über Einheitstests hinaus: Weitere Debugging-Strategien
Einheitstests sind die Grundlage, aber nicht das einzige Werkzeug in der Toolbox des Debuggings. Folgende sind weitere wichtige Strategien.
1. Logging (Protokollierung) * Strategisches Logging: Code mit Logging-Anweisungen (print-Anweisungen oder vorzugsweise das logging-Modul) erweitern, um die Werte von wichtigen Variablen, die Shape von Tensoren und den Ablauf des Programms zu verfolgen. Dies kann helfen, schnell festzustellen, wo ein Problem auftritt. * Kontrolle der Detailtiefe: Das Logging detailliert gestalten, aber Möglichkeiten zur Steuerung der Detailtiefe anbieten (z.B. durch Kommandozeilenflags oder Umgebungsvariablen). So können während des Debuggens ausführliche Informationen erhalten werden, während im Normalbetrieb übermäßige Ausgaben vermieden werden.
2. Visualisierung (Visualization)
- Attention Weights: Attention-Weights visualisieren, um zu sehen, auf welche Tokens das Modell seine Aufmerksamkeit richtet. Dies kann helfen, Probleme mit der Attention-Mechanik oder den Positionalembeddings festzustellen.
- Aktivierungen (Activations): Aktivierungen von Neuronen im Modell visualisieren. Dies kann helfen, tote Neuronen (Neuronen, die immer inaktiv sind) oder gesättigte Neuronen (Neuronen, die stets den maximalen oder minimalen Wert haben) zu identifizieren.
- Gradienten (Gradients): Gradienten während des Trainings visualisieren. Dies kann helfen, verschwindende oder explodierende Gradienten zu erkennen.
3. Numerisches Debugging (Numerical Debugging)
- NaN/Inf-Prüfung:
torch.isnan()undtorch.isinf()verwenden, um nach NaNs und Infs in Tensoren zu suchen. Dies kann oft auf numerische Instabilitäten hindeuten.python if torch.isnan(tensor).any() or torch.isinf(tensor).any(): print("NaN oder Inf erkannt!") - Gradienten-Prüfungen (Gradient Checks):
torch.autograd.gradcheckverwenden, um zu überprüfen, ob benutzerdefinierte autograd-Funktionen die Gradienten korrekt berechnen. Dies ist besonders wichtig, wenn eigene Attention-Mechaniken oder andere komplexe Vorgänge implementiert werden. - Kleine Testfälle: Sehr kleine und einfache Testfälle erstellen, für die das erwartete Ergebnis manuell berechnet werden kann (z.B. einzelne Layer, kleines Vokabular, kurze Sequenzen). Dies kann helfen, Bugs zu isolieren.
4. Debugger (pdb, IDE-Debugger)
pdb(Python Debugger): Den eingebauten Python-Debugger (pdb) verwenden, um den Code Zeile für Zeile durchzugehen, Variablen zu untersuchen und Haltepunkte (breakpoints) zu setzen.python import pdb; pdb.set_trace() # Fügen Sie diese Zeile hinzu, um einen Haltepunkt einzurichten.- IDE-Debugger: Die meisten IDEs (PyCharm, VS Code usw.) verfügen über integrierte Debugger mit benutzerfreundlichen Schnittstellen für das Debugging.
5. Profilierung (Profiling)
- PyTorch-Profilierer: PyTorch-Profiler verwenden, um Leistungsflaschen im Code zu identifizieren. Dies kann helfen, Bereiche zum Optimieren der Geschwindigkeit oder des Speicherverbrauchs zu finden.
- Speicherprofilierung (Memory Profiling): Tools wie
memory_profilerverwenden, um den Speicherverbrauch zu verfolgen und potenzielle Speicherverluste (memory leaks) zu identifizieren.
6. Prinzipien für die Modellgestaltung mit Fokus auf Debugging * Einfach halten (Keep it Simple): Mit einem einfachen Modell beginnen und die Komplexität schrittweise erhöhen. So lassen sich Fehler leichter isolieren. * Modularität (Modularity): Den Code in kleine, gut definierte Module aufteilen. So lassen sich einzelne Komponenten einfacher testen und debuggen. * Assertions: Assertions verwenden, um erwartete Bedingungen zu überprüfen und Fehler frühzeitig zu erkennen. * Kommentare (Comments) und Dokumentation (Documentation): Klare und prägnante Kommentare und Dokumente erstellen, um die Logik des Codes zu erklären. Dies hilft Benutzern (und anderen) den Code zu verstehen und potenzielle Probleme zu identifizieren. * Wiederholbarkeit (Reproducibility): Feste Random Seeds verwenden, damit Ergebnisse reproduzierbar sind. Dies ist wichtig für das Debuggen und den Vergleich verschiedener Modellkonfigurationen. * Überanpassung an einzelnen Batches/kleinen Datensätzen (Overfitting): Das Modell zunächst an kleinen Datensätzen überanpassen, bevor es auf großen Datensätzen trainiert wird.
7. Übliche Fehler und Vorgehensweisen zur Vermeidung
- Falsche Tensorformate: Insbesondere nach Operationen wie reshape, transpose, concatenate die erwartete Shape des Tensors überprüfen.
tensor.shapeim Debugging-Prozess häufig verwenden. - Off-by-One Fehler: Bei der Arbeit mit Sequenzen und Positionsembeddings auf die Indizierung achten.
- Datentypfehler: Überprüfen, ob Tensoren den richtigen Datentyp (z. B.
float32vs.float16) haben. - Gerätefehler: Sichergehen, dass alle Tensoren auf dem gleichen Gerät (CPU oder GPU) sind.
- Uninitialisierte Variablen: Alle Variablen vor der Verwendung initialisieren.
- Falsche Maskierung: Bei Verwendung von Attention-Masks sicherstellen, dass die Masken korrekt angewendet werden und wichtige Informationen nicht maskiert werden.
- Fehlerhafte Nutzung von
past_key_values: Sichergehen, dass sie korrekt verwendet werden.
Die Kombination dieser Debugging-Techniken mit einem soliden Verständnis der grundlegenden Prinzipien von Transformer-Modellen ermöglicht es, selbst die schwierigsten Implementationsprobleme zu lösen. Da das Debuggen ein iterativer Prozess ist, sollte man geduldig und systematisch vorgehen und alle Werkzeuge sorgfältig nutzen.
9.7 Gemma: Aktuelle offene Modelle im Überblick
Gemma ist das neueste offene Modell, das von Google im Februar 2024 veröffentlicht wurde. Obwohl es in der Modellstruktur selbst im Vergleich zu Mistral keine revolutionären Veränderungen gibt, spiegelt es die Tendenzen des aktuellen Modells wider und hat den Wert einer Überprüfung, da es in bestimmten Situationen nützlich eingesetzt werden kann. Gemma verwendet eine Decoder-only-Modellarchitektur basierend auf dem Transformer, ähnlich wie LLaMA und Mistral.
Gründe für die Überprüfung von Gemma
Spiegelung aktueller Modelltrends: Gemma enthält Elemente, die in aktuellen Modellen häufig verwendet werden, wie RoPE (Rotary Positional Embedding), RMSNorm (Root Mean Square Layer Normalization) und GeGLU als Aktivierungsfunktion. Diese Elemente tragen zur Leistung und Effizienz des Modells bei und helfen beim Verständnis der neuesten Trends. RoPE kodiert relative Positionsinformationen effizient, um die Fähigkeit zur Verarbeitung langer Sequenzen zu verbessern, während RMSNorm die Mittelwertzentrierungsoperation in der Layer-Normalisierung entfernt, um die Recheneffizienz zu erhöhen. GeGLU ist eine Variante von GLU (Gated Linear Unit), die durch Nichtlinearität den Ausdrucksreichtum des Modells steigert.
Vielfältige Modellgrößen: Gemma wird in Größen von 2B, 7B, 9B und 27B angeboten. Dies bietet Nutzern mit begrenzten Rechenressourcen die Möglichkeit, kleinere Modelle (2B) zu verwenden und Experimente durchzuführen. Größere Modelle (27B) bieten eine höhere Leistung, erfordern aber mehr Rechenressourcen. Benutzer können je nach ihren Anforderungen und Umgebungen das geeignete Modell auswählen.
Integration in die Google-Ökosysteme: Gemma ist mit dem Gemini-Projekt von Google verbunden und kann leicht mit Google Cloud, Vertex AI und anderen Diensten integriert werden. Für Entwickler, die hauptsächlich das Google-Plattform nutzen, kann Gemma eine nützliche Option sein. Google Clouds Vertex AI bietet eine integrierte Plattform für das Training, Deployment und Management von Maschinelles Lernen-Modellen, wodurch Gemma durch Kompatibilität mit diesen Plattformen die Entwicklerproduktivität steigern kann.
Zugänglichkeit offener Modelle: Gemma wird unter der Apache 2.0-Lizenz veröffentlicht und ermöglicht eine freie Nutzung, Verteilung und Modifikation, einschließlich kommerzieller Nutzung.
Charakteristika des Gemma-Modells (im Vergleich zu Mistral)
| Eigenschaft | Gemma | Mistral |
|---|---|---|
| Veröffentlichungszeit | Februar 2024 | September 2023 |
| Modellgröße | 2B, 7B, 9B, 27B | 7,3B |
| Grundarchitektur | Transformer (Decoder-only) | Transformer (Decoder-only) |
| Positionsembedding | RoPE | RoPE |
| Normalisierung | RMSNorm | RMSNorm |
| Aktivierungsfunktion | GeGLU | SwiGLU |
| Attention | Multi-Head Attention (MHA), GQA | Grouped-Query Attention (GQA), SWA |
| Kontextfenster | maximal 8192 Tokens | maximal 131.000 Tokens |
| Hauptmerkmale | verschiedene Größen, Unterstützung des Google-Ökosystems, GeGLU, weites Kontextfenster | GQA und SWA für effiziente Inferenz, Verarbeitung langer Kontexte |
| Innovativität (Vergleich) | niedrig | hoch |
- Ähnlichkeiten: Gemma und Mistral sind beide Transformer-basierte Decoder-only-Modelle und verwenden ähnliche Komponenten wie RoPE, RMSNorm. Diese Komponenten tragen zur Effizienz und Leistung der Modelle bei.
- Unterschiede:
- Gemma verwendet die Aktivierungsfunktion GeGLU, während Mistral SwiGLU (eine Variante von SiLU) verwendet. GeGLU teilt den Input in zwei lineare Transformationen auf, wobei eine als Gate fungiert und mit der anderen multipliziert wird, um das Ergebnis zu erzeugen.
- Gemma verwendet Multi-Head Attention (MHA) oder Grouped-Query Attention (GQA), während Mistral GQA zusammen mit Sliding Window Attention (SWA) für höhere Effizienz einsetzt. GQA reduziert die Anzahl der Key (K) und Value (V) Heads im Vergleich zu den Query (Q) Heads, um den Speicherverbrauch und die Berechnungsmenge zu verringern. SWA erstellt Masken, sodass jeder Token nur in einem festen Bereich (Fenster) Attention durchführt, was die Berechnungskomplexität reduziert.
Schlussfolgerung
Gemma ist strukturell weniger innovativ als Mistral, hat aber als neuestes offenes Modell folgende Bedeutungen:
- Aktuelle Technologietrends erkennen: Durch Gemma kann man die Implementierung und Funktionsweise von Komponenten wie RoPE, RMSNorm, GeGLU verstehen, die in modernen Modellen häufig verwendet werden.
- Vielfältige Modellauswahl: Gemma bietet verschiedene Modellegrößen wie 2B, 7B, 27B an, um eine Auswahl entsprechend der Computing-Umgebung des Nutzers zu ermöglichen.
- Nutzen des Google-Ökosystems: Für Benutzer von Google-Plattformen bietet Gemma bessere Integration und Unterstützung als andere Modelle.
- Offene Modellzugänglichkeit: Jeder kann leicht darauf zugreifen und zur Community beitragen. Daher sollte der Fokus auf Gemmas praktischem Wert als offenes Modell, das die neuesten technologischen Entwicklungen widerspiegelt, sowie auf die Möglichkeit ihrer Integration in das Google-Ökosystem liegen.
9.8 Phi-3 : Klein aber mächtiges Sprachmodell
In den Abschnitten 9.6 und 9.7 haben wir die wesentlichen Elemente effizienter Sprachmodell-Architekturen anhand der Modelle Mistral und Gemma betrachtet. In diesem Abschnitt implementieren und analysieren wir das Phi-3 Mini-Modell, das von Microsoft entwickelt wurde, um die Geheimnisse seiner hervorragenden Leistung trotz seiner kleinen Größe zu entschlüsseln.
Phi-3 Mini ist ein kleines Sprachmodell (SLM, Small Language Model), das Microsoft im April 2024 veröffentlicht hat. Mit 3,8B Parametern zeigt Phi-3 Mini in verschiedenen Benchmarks eine wettbewerbsfähige Leistung im Vergleich zu größeren Modellen wie Mistral (7B) oder Gemma (7B) und veranschaulicht die Möglichkeiten von leichtgewichtigen Modellen. Insbesondere betont Phi-3 Mini die Wichtigkeit von “hochwertigen Daten” und einer “effizienten Architektur”, was eine neue Richtung hinaus über einfache Größenwettbewerbe hinaus deutlich macht. Diese Philosophie wird im Motto “Textbooks Are All You Need” gut zum Ausdruck gebracht. simple_phi3.py ist ein Code, der die Kernkomponenten von Phi-3 Mini vereinfacht implementiert. Der vollständige Code befindet sich in chapter_09/phi3.
9.8.1 simple_phi3 Modell
simple_phi3 ist ein Modell, das zu Bildungszwecken implementiert wurde und auf Phi-3 Mini basiert. Ein Vergleich mit dem simple mistral aus Kapitel 9.6 ergibt folgendes.
Zusammenfassung der Funktionsunterschiede
| Funktion | Simple Phi-3 | Simple Mistral |
|---|---|---|
| Attention | Multi-Head Attention (MHA) | Grouped-Query Attention (GQA) + Sliding Window Attention (SWA) |
| Activation | GELU (tanh-Approximation) | SiLU |
| Normalization | RMSNorm | RMSNorm |
| Positional Encoding | RoPE | RoPE |
past_key_value |
Unterstützung (Caching) | Unterstützung (Caching) |
| Sliding Window | Nicht unterstützt | Unterstützt |
| GQA | Nicht unterstützt (MHA verwendet, K=V=Q, num_key_value_heads-Einstellung) |
Unterstützt |
| Scaled Dot Product Attention | Verwendung von F.scaled_dot_product_attention |
Verwendung von F.scaled_dot_product_attention |
| Verbesserte RoPE-Caching | Effiziente Verwaltung von cos, sin Caches in der forward-Methode, Aktualisierung bei Bedarf durch _set_cos_sin_cache. Optimierungen im apply_rotary_pos_emb_single-Funktion für inkrementelles Decoding, minimale Redundanz. |
Erstellung von cos_cached, sin_cached in der _set_cos_sin_cache-Methode, Verwendung in forward. Mögliche Verwendung unterschiedlicher Positionen IDs für Query und Key in apply_rotary_pos_emb. |
| Attention Mask Optimierung | Verwendung der scaled_dot_product_attention-Funktion, effiziente Kombination von attention_mask und causal_mask, Reduzierung unnötiger Operationen |
Verwendung der scaled_dot_product_attention-Funktion, Verarbeitung von attention_mask, sliding_window_mask |
return_dict |
Flexibler und klarer Output durch return_dict. |
Output durch return_dict. |
| Weight Tying | Bindung (Tying) der Einbettungsgewichte und Ausgabelayergewichte in post_init zur Reduzierung der Parameterzahl und Leistungssteigerung |
Keine explizite Erwähnung von Gewichtstypen. |
Wesentliche Verbesserungen * Multi-Head Attention (MHA): Anstelle von Mistral’s GQA (Grouped-Query Attention) verwendet Phi-3 Mini das übliche MHA. Es zeigt, dass Phi-3 Mini ausreichende Leistung ohne GQA erzielen kann. * Verbesserte RoPE-Caching: In der forward Methode werden cos und sin Caches effizient verwaltet und mit _set_cos_sin_cache nur aktualisiert, wenn es erforderlich ist. Zudem wird die Funktion apply_rotary_pos_emb_single bei inkrementellem Decoding verwendet, um die Anwendung von RoPE zu optimieren und doppelte Berechnungen zu minimieren. * Optimierung des Attention Masks: Die Funktion scaled_dot_product_attention wird verwendet, wobei attention_mask und causal_mask effizient kombiniert werden, um unnötige Berechnungen zu reduzieren. * Weight Tying: In der post_init Methode werden die Einbettungsgewichte und die Ausgabeschichtgewichte gebunden (tied), um die Anzahl der Parameter zu verringern und die Leistung zu verbessern.
Nun untersuchen wir die zentralen Komponenten des simple_phi3 Modells im Detail.
1. PhiMiniConfig: Modellkonfiguration
Die Klasse PhiMiniConfig definiert die Hyperparameter des Modells. Sie folgt den Einstellungen von Phi-3 Mini, die bereits in Mistral detailliert erklärt wurden und hier daher weggelassen werden.
2. PhiMiniRMSNorm: RMS-Normalisierung
Die Klasse PhiMiniRMSNorm implementiert RMSNorm (Root Mean Square Layer Normalization) und ist identisch mit der Implementierung in Mistral.
3. PhiMiniRotaryEmbedding: RoPE-Implementierung (verbessertes Caching)
Die Klasse PhiMiniRotaryEmbedding implementiert RoPE (Rotary Positional Embedding). Sie ähnelt Mistral’s MistralRotaryEmbedding, wurde aber mit folgenden wesentlichen Verbesserungen erweitert, um die Cacheeffizienz zu maximieren.
- Cacheverwaltung in der
forwardMethode:- In der
forwardMethode werden direktcos_cachedundsin_cachedverwendet. Bereits berechnete Werte werden sofort genutzt. - Wenn die
seq_lengrößer alsmax_seq_len_cachedist, wird_set_cos_sin_cachenur aufgerufen, um den Cache zu aktualisieren, wenn eine neue Sequenzlänge erforderlich ist. Dies verhindert unnötige Cacherstellung und maximiert die Wiederverwendung bereits berechneter Werte.
- In der
- Instanzvariablen
max_seq_len_cached,cos_cached,sin_cached:max_seq_len_cached: Speichert die bisherige maximale Sequenzlänge, für die gecached wurde.cos_cached,sin_cached: Speichern vorberechnete Kosinus- und Sinuswerte.- Durch das Verwalten dieser Variablen als Instanzvariablen wird vermieden, sie bei jedem Aufruf der
forwardMethode neu zu erstellen, was die Effizienz erhöht.
- Optimierung für inkrementelles Decoding:
apply_rotary_pos_emb_single: In Situationen des inkrementellen Decodings mit Verwendung vonpast_key_value, wird RoPE nur auf den neuen Token und nicht auf die gesamte Sequenz angewendet. Da die RoPE-Ergebnisse für vorherige Tokens bereits inpast_key_valuegespeichert sind, werden doppelte Berechnungen vermieden.
Diese Verbesserungen erhöhen die Effizienz der RoPE-Operation erheblich und bieten insbesondere bei der Verarbeitung langer Sequenzen oder Textgenerierung Leistungsvorteile.
4. PhiMiniAttention: Aufmerksamkeitsmechanismus (MHA, effiziente RoPE-Anwendung)
Die Klasse PhiMiniAttention implementiert den Aufmerksamkeitsmechanismus für Phi-3 Mini. Sie verwendet anstelle von Mistral’s GQA das übliche Multi-Head Attention (MHA), optimiert jedoch die Anwendung von RoPE, um die Effizienz zu erhöhen.
- MHA (Multi-Head Attention): Die Anzahl der Heads für Query (Q), Key (K) und Value (V) ist jeweils gleich.
- Effiziente Anwendung von RoPE:
- Position IDs werden je nach Vorhandensein von
past_key_valueunterschiedlich generiert:- Wenn kein
past_key_valuevorhanden ist (typischer Fall): Es werden position IDs für die gesamte Sequenz (0bisq_len - 1) generiert. - Wenn ein
past_key_valuevorhanden ist (inkrementelles Decoding): Es werden Position IDs für das neue Token (past_lenbispast_len + q_len - 1) und die gesamte Schlüsselsequenz (0bispast_len + q_len - 1) generiert.
- Wenn kein
- Über die Funktion
apply_rotary_pos_emb_singlewird RoPE nur für das neue Token (Query) angewendet, wenn einpast_key_valuevorhanden ist (inkrementelles Decoding).
- Position IDs werden je nach Vorhandensein von
- KV-Caching: Ähnlich wie bei Mistral werden durch
past_key_valuedie Tensoren der vorherigen Schritte als Schlüssel/Wert gecachtet, um die Inferenzgeschwindigkeit zu erhöhen.
5. Hilfsfunktionen: rotate_half, apply_rotary_pos_emb, apply_rotary_pos_emb_single
rotate_half: Eine Hilfsfunktion zur Implementierung von RoPE, identisch mit Mistral.apply_rotary_pos_emb: Wendet RoPE auf die Tensoren Query (q) und Key (k) an. Im Gegensatz zu Mistral erhält es nur eine position_id (gleichmäßig für Query und Key).apply_rotary_pos_emb_single: Bei inkrementellem Decoding, wenn einpast_key_valuevorhanden ist, wird RoPE auf den Eingabetensorx(Query oder Key) angewendet.
6. PhiMiniMLP: FeedForward-Netzwerk
Die Klasse PhiMiniMLP implementiert das FeedForward-Netzwerk und verwendet ähnlich wie Mistral die GELU-Aktivierungsfunktion.
7. PhiMiniDecoderLayer: Decoder-Layer
Die Klasse PhiMiniDecoderLayer verwendet, wie Mistral, eine Pre-Norm Struktur und Residual Connections.
8. PhiMiniModel: Gesamtes Modell
Die Klasse PhiMiniModel strukturiert das gesamte Phi-3 Mini Modell, ähnlich zu Mistral.
9. PhiMiniForCausalLM: Hinzufügen eines Heads für Sprachmodellierung
Die Klasse PhiMiniForCausalLM fügt dem PhiMiniModel einen Head (lm_head) hinzu, der für die Sprachmodellierung benötigt wird.
post_initMethode:- Führt eine Gewichtsinitialisierung durch. (Ähnlich wie Mistral)
- Gewichtstying: Die Einbettungsgewichte (
self.transformer.embed_tokens.weight) und die Ausgabeschichtengewichte (self.lm_head.weight) werden verknüpft (tied). Dies reduziert die Anzahl der Parameter, verhindert Overfitting und verbessert in der Regel die Leistung.
generateFunktion: Eine Funktion zur Textgenerierung, die bei inkrementellem Decodingpast_key_valuesüberprüft und nur das letzte Token anstelle der gesamten Sequenz anforward()übermittelt, um Probleme mit RoPE zu lösen.
9.8.2 simple_phi3 Modellbeispiel: Berechnung komplexer Ausdrücke
Als praktisches Beispiel für die tatsächliche Anwendung des in Abschnitt 9.8.1 besprochenen simple_phi3-Modells wollen wir die Fähigkeit zur Berechnung komplexer Ausdrücke testen. Mit diesem Beispiel überprüfen wir, ob kleine Sprachmodelle (SLM) wie Phi-3 Mini nicht nur einfache Addition und Subtraktion, sondern auch Multiplikation und komplexe Ausdrücke mit Klammern verarbeiten können, und analysieren ihre Leistung und Grenzen.
Der Code für das Beispiel befindet sich unter chapter_09/phi3/examples/train_math.py.
Bedeutung des Beispiels
- Fähigkeitsprüfung von SLMs: Zeigt, dass kleinere Modelle durch hochwertige Daten und effiziente Architekturen komplexe Probleme lösen können.
- Bewertung der Inferenzfähigkeit: Bewertet die Fähigkeit, auf Grundlage gelernter Rechenregeln Antworten für neue Ausdrücke zu inferieren, anstatt einfach nur zu memorisieren.
- Exploration praktischer Möglichkeiten: Die Berechnung komplexer Ausdrücke ist eine grundlegende Fähigkeit, die in verschiedenen Bereichen wie Natürlichsprachverarbeitung und Datenanalyse genutzt werden kann. Dieses Beispiel bietet einen Einblick in die praktische Anwendbarkeit von SLMs.
Form der Trainingsdaten
Wir haben mit Hilfe der Funktion create_complex_arithmetic_data folgende Form komplexer Ausdrücke generiert:
- Zwei oder drei Zahlen (1 ~ 50)
- Zwei aus drei Operatoren (+, -, *) verwendet
- Optional Verwendung von Klammern (())
- Format
Ausdruck=Ergebnis<eos>(z. B.:(12+7)*3=57<eos>,12+7*3=33<eos>)
Trainingsergebnisse
Sample 1: 41*8-2=326<eos>
Sample 2: 15+(9*48)=447<eos>
Sample 3: 35-6+38=67<eos>
Sample 4: 6*14*15=1260<eos>
Sample 5: 36*(13*46)=21528<eos>
...(Trainingsprotokoll ausgelassen)...
Prompt: '23-23-50=' --> Generierungsergebnis: '23-23-50=-50' (Richtig: 23-23-50=-50<eos>)
Prompt: '39-46-15=' --> Generierungsergebnis: '39-46-15=-22' (Richtig: 39-46-15=-22<eos>)
Prompt: '12*7+8=' --> Generierungsergebnis: '12*7+8=80' (Falsch: 12*7+8=92<eos>)Schlussfolgerungen
- Übereinstimmung mit den richtigen Antworten: In den meisten Testfällen erzeugte das Modell entweder die korrekten oder sehr nahe liegende Ergebnisse. Dies deutet darauf hin, dass das
simple_phi3-Modell die Berechnungsregeln für komplexe Ausdrücke gut gelernt hat. - Fehler in bestimmten Fällen: Es treten Fehler auf, insbesondere wenn Multiplikationen enthalten sind oder die Zahlen größer werden. Dies könnte durch Größe des Modells und Mangel an Vielfalt in den Trainingsdaten verursacht sein.
- Verarbeitung von Klammern: Das Modell zeigt eine relativ genaue Verarbeitung von Ausdrücken mit Klammern, was darauf hindeutet, dass es Kontext und Reihenfolge der Operationen verstehen kann.
Fazit
Trotz seiner Größe von nur etwa 120.000 Parametern erzielte das simple_phi3-Modell bei der Berechnung komplexer Ausdrücke eine Trefferquote von etwa 80%. Dies zeigt, dass es in der Lage ist, komplexe Regeln wie die Verarbeitung von Klammern und Reihenfolge der Operationen ziemlich gut zu lernen. Verglichen mit großen Sprachmodellen (LLM) mit Milliarden von Parametern ist das simple_phi3-Modell extrem klein (0,12 Mio.) und zeigt dennoch beeindruckende Ergebnisse.
Code
import torch
import random
from dldna.chapter_09.phi3.examples.train_complex_math import PhiMiniConfig, PhiMiniForCausalLM, ComplexArithmeticDataset, train, create_complex_arithmetic_data, create_tokenizer, create_reverse_tokenizer, generate_text
from torch.utils.data import DataLoader
random.seed(42)
torch.manual_seed(42)
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
# Hyperparameters
num_samples = 100000 # Sufficiently large amount of data
max_value = 50 # Maximum value of operands (for slightly complex calculations)
seq_length = 30 # Complex arithmetic problems can have somewhat long expressions
batch_size = 128
epochs = 30
learning_rate = 1e-3
# Data generation
complex_data = create_complex_arithmetic_data(num_samples, max_value)
print("Training data examples:")
for i in range(5):
print(f"Sample {i+1}: {complex_data[i]}")
# Create tokenizer and reverse tokenizer
tokenizer = create_tokenizer()
reverse_tokenizer = create_reverse_tokenizer(tokenizer)
updated_vocab_size = len(tokenizer)
# Configure Dataset and DataLoader
dataset = ComplexArithmeticDataset(complex_data, seq_length, tokenizer)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
# PhiMini Model Configuration
config = PhiMiniConfig(
vocab_size=updated_vocab_size,
hidden_size=64, # Small model size for experimentation
intermediate_size=128,
num_hidden_layers=3,
num_attention_heads=8,
num_key_value_heads=8, # K=V=Q
max_position_embeddings=128,
use_cache=False,
use_return_dict=True,
)
config.pad_token_id = tokenizer["<pad>"]
config.eos_token_id = tokenizer["<eos>"]
# Create PhiMini For CausalLM Model
model = PhiMiniForCausalLM(config).to(device)
print("Total Trainable Parameters:", sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad))
# weight tying (share weights between embedding and lm_head)
model.lm_head.weight = model.transformer.embed_tokens.weight
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=learning_rate)
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=epochs, eta_min=1e-5)
# Model Training
print("Start training...")
train(model, dataloader, optimizer, scheduler, epochs, device)
# Save Model
save_path = "phimini_complex_math.pt"
torch.save(model.state_dict(), save_path)
print(f"Model saved: {save_path}")
# Load Saved Model (create a new model object before testing and load_state_dict)
loaded_model = PhiMiniForCausalLM(config).to(device)
loaded_model.load_state_dict(torch.load(save_path, map_location=device))
loaded_model.eval()
# Generate and Print Results with Test Set, Calculate Accuracy
print("\nTest sample generation results:")
test_samples = random.sample(complex_data, 10)
correct_count = 0
for sample in test_samples:
prompt = sample.split('=')[0] + '='
generated = generate_text(loaded_model, prompt, tokenizer, reverse_tokenizer, seq_length, device, temperature=0.1) # Reduce temperature for testing
answer = sample.split('=')[1].replace('<eos>', '')
if generated.split('=')[1] == answer:
correct_count += 1
print(f"Prompt: '{prompt}' --> Generated result: '{generated}' (Correct answer: {sample})")
accuracy = (correct_count / len(test_samples)) * 100
print(f"\nOverall accuracy: {accuracy:.2f}% ({correct_count}/{len(test_samples)})")Training data examples:
Sample 1: 41*8-2=326<eos>
Sample 2: 15+(9*48)=447<eos>
Sample 3: 35-6+38=67<eos>
Sample 4: 6*14*15=1260<eos>
Sample 5: 36*(13*46)=21528<eos>
Total Trainable Parameters: 126208
Start training...
Epoch 1/30, Avg Loss: 0.7439, LR: 0.000997
Epoch 2/30, Avg Loss: 0.6393, LR: 0.000989
Epoch 3/30, Avg Loss: 0.6139, LR: 0.000976
Epoch 4/30, Avg Loss: 0.5919, LR: 0.000957
Epoch 5/30, Avg Loss: 0.5825, LR: 0.000934
Epoch 6/30, Avg Loss: 0.5753, LR: 0.000905
Epoch 7/30, Avg Loss: 0.5696, LR: 0.000873
Epoch 8/30, Avg Loss: 0.5649, LR: 0.000836
Epoch 9/30, Avg Loss: 0.5599, LR: 0.000796
Epoch 10/30, Avg Loss: 0.5558, LR: 0.000753
Epoch 11/30, Avg Loss: 0.5522, LR: 0.000706
Epoch 12/30, Avg Loss: 0.5479, LR: 0.000658
Epoch 13/30, Avg Loss: 0.5443, LR: 0.000608
Epoch 14/30, Avg Loss: 0.5409, LR: 0.000557
Epoch 15/30, Avg Loss: 0.5370, LR: 0.000505
Epoch 16/30, Avg Loss: 0.5339, LR: 0.000453
Epoch 17/30, Avg Loss: 0.5307, LR: 0.000402
Epoch 18/30, Avg Loss: 0.5280, LR: 0.000352
Epoch 19/30, Avg Loss: 0.5242, LR: 0.000304
Epoch 20/30, Avg Loss: 0.5217, LR: 0.000258
Epoch 21/30, Avg Loss: 0.5189, LR: 0.000214
Epoch 22/30, Avg Loss: 0.5161, LR: 0.000174
Epoch 23/30, Avg Loss: 0.5137, LR: 0.000137
Epoch 24/30, Avg Loss: 0.5120, LR: 0.000105
Epoch 25/30, Avg Loss: 0.5101, LR: 0.000076
Epoch 26/30, Avg Loss: 0.5085, LR: 0.000053
Epoch 27/30, Avg Loss: 0.5073, LR: 0.000034
Epoch 28/30, Avg Loss: 0.5062, LR: 0.000021
Epoch 29/30, Avg Loss: 0.5055, LR: 0.000013
Epoch 30/30, Avg Loss: 0.5050, LR: 0.000010
Model saved: phimini_complex_math.pt
Test sample generation results:
Prompt: '23-23-50=' --> Generated result: '23-23-50=-50' (Correct answer: 23-23-50=-50<eos>)
Prompt: '39-46-15=' --> Generated result: '39-46-15=-22' (Correct answer: 39-46-15=-22<eos>)
Prompt: '(33-30)+30=' --> Generated result: '(33-30)+30=33' (Correct answer: (33-30)+30=33<eos>)
Prompt: '30+14*27=' --> Generated result: '30+14*27=408' (Correct answer: 30+14*27=408<eos>)
Prompt: '(13-22)-18=' --> Generated result: '(13-22)-18=-27' (Correct answer: (13-22)-18=-27<eos>)
Prompt: '9-15+12=' --> Generated result: '9-15+12=6' (Correct answer: 9-15+12=6<eos>)
Prompt: '28*(3+31)=' --> Generated result: '28*(3+31)=960' (Correct answer: 28*(3+31)=952<eos>)
Prompt: '24*(12+1)=' --> Generated result: '24*(12+1)=320' (Correct answer: 24*(12+1)=312<eos>)
Prompt: '(1-33)+26=' --> Generated result: '(1-33)+26=-6' (Correct answer: (1-33)+26=-6<eos>)
Prompt: '24+47+6=' --> Generated result: '24+47+6=77' (Correct answer: 24+47+6=77<eos>)
Overall accuracy: 80.00% (8/10)Zusammenfassung
In Kapitel 9 wurde der Weg der Entwicklung von Transformatoren, beginnend mit dem Erscheinen des wegweisenden Papers “Attention is All You Need” im Jahr 2017 bis zur Gegenwart 2025, hauptsächlich um die zentralen Treiber Effizienz und Skalierbarkeit, verfolgt.
Der ursprüngliche Transformer zeigte zwar bahnbrechende Leistungen, stieß jedoch auf grundlegende Grenzen in Bezug auf den exponentiellen Anstieg der Berechnungsmengen und des Speicherverbrauchs mit zunehmender Sequenzlänge. Kapitel 9 behandelt detailliert die ständigen Bemühungen, diese Einschränkungen zu überwinden: dies beinhaltet sowohl softwarebasierte Ansätze (Abschnitt 9.2) als auch Kombinationen von Hardware und Software (Abschnitt 9.3), sowie technische Innovationen zur Modell-Skalierbarkeit (Abschnitt 9.4). Von Implementierungsexemplaren für RoPE und FlashAttention (Abschnitt 9.5) bis hin zu Architekturanalysen neuer Modelle wie Mistral, Gemma und Phi-3 Mini (Abschnitte 9.6, 9.7, 9.8), wurde in einer Untersuchung, die Theorie und praktische Implementierung umfasst, auf effiziente Transformer-Architekturen eingegangen.
Dank dieser technologischen Fortschritte hat sich der Transformer zu einem mächtigen Werkzeug entwickelt, das längere Kontexte verstehen, komplexere Probleme lösen und in einer breiteren Palette von Bereichen Anwendung finden kann. Es wird deutlich, welche wichtige Rolle Effizienz und Skalierbarkeit bei der Evolution des Transformers gespielt haben, der über einfache Sprachmodelle hinaus zum zentralen Treiber der KI-Technologieentwicklung geworden ist.
Natürlich gibt es immer noch Herausforderungen zu bewältigen. Die Energieverbrauchszunahmen durch das Vergrößern von Modellen, Vorurteils- und Schadensprobleme sowie Fragen der Modellinterpretierbarkeit sind wichtige Herausforderungen für die Zukunft. Die Forschung zur Entwicklung sicherer, vertrauenswürdiger und menschenfreundlicher KI-Systeme wird fortgesetzt.
In Kapitel 10 und 11 beginnt die Reise in die Welt des multimodalen (Multimodal) Modells, bei der Transformer über den Bereich von Text hinausgehen und verschiedene Datentypen wie Bilder, Audio und Video integrieren. Multimodale Modelle, die Informationen aus verschiedenen Modalitäten vereinen, bieten eine reichere und stärkere Darstellungskraft, die komplexere Inferenz ermöglicht. Mit einem Fokus auf vordergründigenden Modellen wie ViT, CLIP, DALL-E, Stable Diffusion, Flamingo, GATO und Gemini, die Text und Bilder verbinden, werden wir die Mechanismen multimodaler Aufmerksamkeit und ihre unendlichen Anwendungsmöglichkeiten erforschen. Die Innovationen in Effizienz und Skalierbarkeit, die in Kapitel 9 behandelt wurden, werden den soliden Grundstein für die Zukunft der multimodalen Transformatoren in Kapitel 10 und 11 bilden.
Klicken Sie hier, um den Inhalt anzuzeigen (Tiefenausflug: Theoretische Evolution und aktuelle technologische Trends der MoE-Architektur)
MoE (Mixture of Experts) Architektur: Theoretische Evolution und aktuelle technologische Trends
Bei der Entwicklung großer Sprachmodelle (LLMs) ist Mixture of Experts (MoE) als Framework aufgestiegen, das die Balance zwischen Modellkapazität und Rechen-effizienz innovativ löst. MoE funktioniert durch Kombination mehrerer “Expert”-Netzwerke und selektive Aktivierung geeigneter Experten basierend auf der Eingabe über ein Gating-Netzwerk. Hier werden die zentralen Mechanismen von MoE detailliert analysiert, und eine systematische Zusammenfassung der erweiterten Theorien, die den neuesten Forschungsströmungen entsprechen, präsentiert.
1. Theoretische Grundlagen des MoE
1.1 Grundlegende Komponenten
Experten-Netzwerke: Es gibt N Experten-Netzwerke \(\{E_i\}_{i=1}^N\), die in der Regel aus Feedforward Neural Networks (FFNs) bestehen. Jeder Experte nimmt eine Eingabe \(x\) entgegen und erzeugt eine Ausgabe \(E_i(x)\).
Gating-Netzwerk: Das Gating-Netzwerk \(G\) erhält die Eingabe \(x\) und gibt Gewichte (Wahrscheinlichkeiten) für jeden Experten aus. Diese Gewichte zeigen an, welcher Experte am besten zu der Eingabe \(x\) passt. Die Ausgabe \(G(x)\) des Gating-Netzwerks ist ein N-dimensionaler Vektor, wobei jedes Element \(G(x)_i\) das Gewicht für den i-ten Experten darstellt.
Endgültige Ausgabe: Die endgültige Ausgabe \(y\) des MoE-Modells wird als gewichtetes Summen der Expertenausgaben berechnet.
\(y = \sum_{i=1}^{N} G(x)_i E_i(x)\)
1.2 Dense MoE und Sparse MoE
- Dense MoE: Alle Experten führen Berechnungen für alle Eingaben durch, und das Gating-Netzwerk bestimmt die Gewichte (Wahrscheinlichkeiten) der Expertenausgaben über die Softmax-Funktion. (\(G(x) = \text{softmax}(W_g x)\))
- Sparse MoE: Für jede Eingabe werden nur wenige Experten aktiviert. Das Gating-Netzwerk verwendet Top-k-Gating (Auswahl der k Experten mit den höchsten Werten) oder Noisy Top-k-Gating (GShard, Switch Transformer).
1.3 Mathematische Formalisierung und Bayes’sche Inferenz
Wenn das MoE-System als probabilistisches grafisches Modell neu interpretiert wird, kann die gemeinsame Verteilung von beobachteten Daten \(\mathbf{x}\) und latenten Variablen \(\mathbf{z}\) (Indikatoren für Expertenwahl) wie folgt modelliert werden.
\(p(\mathbf{x}, \mathbf{z}|\theta) = p(\mathbf{z}|\theta_g)p(\mathbf{x}|\mathbf{z},\theta_e)\)
Dabei repräsentieren \(\theta_g\) die Parameter des Gating-Netzwerks und \(\theta_e\) die Parameter der Experten-Netzwerke. Im Bayes’schen Inferenzrahmen wird das Evidence Lower Bound (ELBO) wie folgt abgeleitet.
\(\mathcal{L}(\theta, \phi) = \mathbb{E}_{q(\mathbf{z}|\mathbf{x})}[\log p(\mathbf{x},\mathbf{z}|\theta)] - \mathbb{E}_{q(\mathbf{z}|\mathbf{x})}[\log q(\mathbf{z}|\mathbf{x})]\)
Dieser Ansatz definiert den Lernprozess des MoE im Bayes’schen Inferenzsystem neu und legt eine theoretische Grundlage für die Wissenspartitionierung zwischen Experten. Insbesondere ermöglicht die Gumbel-Softmax-Reparametrisierungstechnik die kontinuierliche Approximation diskreter Expertenauswahlprozesse, wodurch die Anwendung von Gradientenabstiegsverfahren erlaubt wird.
\(\mathbf{z} = \text{softmax}((\log \boldsymbol{\pi} + \mathbf{g})/\tau)\)
Dabei steht \(\mathbf{g}\) für Gumbel-Rauschen und \(\tau\) für den Temperaturparameter.
2. Strukturelle Innovationen des Sparse MoE
2.1 Hierarchische Expertenpartitionierung (Hierarchical Expert Partitioning)
Das in DeepSeek-V2 eingeführte Multi-Head Latent Attention (MLA) reduziert den Key-Value-Cache erheblich [5, 6]. Dies wird durch einen Ansatz erreicht, der die Expertenhierarchie in eine räumliche Partitionierung (Spatial Partitioning) und eine funktionale Partitionierung (Functional Partitioning) zweigt.
\(E_i(\mathbf{x}) = \sum_{h=1}^H W_{h,i}^o \cdot \text{GeLU}(W_{h,i}^k \mathbf{x} \oplus W_{h,i}^v \mathbf{x})\)
Innerhalb jedes Experten übernehmen die Aufmerksamkeitsköpfe unabhängige Unterexpertenrollen und maximieren die Parameter-Effizienz durch geteilte Basismatrizen (shared basis matrices).
2.2 Dynamische Topologieanpassung
Das Mixtral 8x7B-Modell hat einen Mechanismus eingeführt, der die Expertenverbindungsstruktur dynamisch an die Eingabedaten anpasst. Das Routingnetzwerk ist zu einem Graph Neural Network (GNN) geworden, das über einfache Expertenauswahl hinausgeht und die Verbindungsstärke zwischen Experten anpasst.
\(A_{ij}^{(l)} = \sigma(f_\phi(\mathbf{h}_i^{(l)}, \mathbf{h}_j^{(l)}))\)
Dabei stellt \(A_{ij}\) das Verbindungsgewicht zwischen den Experten \(i\) und \(j\) dar, was durch die hierarchische Aufmerksamkeitsmechanismen multi-skalierte Merkmalsextraktion ermöglicht.
3. Vorteile und Optimierung von MoE-Modellen
3.1 Vorteile
- Erhöhung der Modellkapazität: Durch die Erhöhung der Anzahl der Experten kann die Anzahl der Parameter stark gesteigert werden, wobei die Berechnungskosten relativ geringer steigen.
- Berechnungseffizienz (Sparse MoE): Da jeder Token nur wenige Experten aktiviert, sind die FLOPs niedrig.
- Skalierungsgesetz: MoE-Modelle neigen dazu, ein vorteilhafteres Skalierungsgesetz als dichte Modelle zu folgen.
- Feinabstimmung (Fine-tuning): Bestimmte Experten können für bestimmte Aufgaben spezialisiert werden.
3.2 Innovation in der Optimierungstheorie
Balancierte Optimierung: Um das Problem des ungleichen Lastenaufteils unter den Experten zu lösen, wurde die Technik der Dualen Zerlegung (Dual Decomposition) eingeführt und Lagrange-Multiplikatoren verwendet, um die Standardabweichung der Nutzungsraten der Experten explizit zu beschränken.
\(\mathcal{L}_{\text{total}} = \mathcal{L}_{\text{task}} + \lambda \sum_{i=1}^N (\mathbb{E}[u_i] - \bar{u})^2\)
Hierbei steht \(u_i\) für die Nutzungsrates des i-ten Experten und \(\bar{u}\) für das gewünschte Durchschnittsnutzungsziel.
Mehrstufige Wissensdistillation: Es wurde eine hierarchische Wissensdistillation (Hierarchical Knowledge Distillation) vorgeschlagen, die auf der hierarchischen Struktur von MoE basiert. \(\mathcal{L}_{KD} = \sum_{l=1}^{L}\alpha_{l}D_{KL}(g^{\text{teacher}}_{l} || g^{\text{student}}_{l})\) Durch die Minimierung der KL-Divergenz der Gating-Verteilungen \(g_{l}\) in jedem MoE-Layer \(l\) wird die Übertragung von Expertenspezialisierungskenntnissen ermöglicht.
4. Beispiele und Grenzen von MoE-Modellen
4.1 Beispiel
- GShard: Googles Sparse MoE Modell. Verwendung von Noisy Top-k Gating.
- Switch Transformer: Googles Sparse MoE Modell. Jedes Token wird von einem Experten verarbeitet (k=1).
- GLaM: Googles Sparse MoE Modell (1,2T Parameter).
- Mistral 8x7B: Mistral AIs Sparse MoE Modell. Verwendung von Top-2 Gating.
4.2 Grenzen und Herausforderungen
- Unausgeglichene Expertenlast (Load Imbalance): Zu viele Token werden einem bestimmten Experte überproportional zugewiesen. (Lösung: Noisy Top-k Gating, Load balancing loss, Einschränkung der Expertenkapazität)
- Schwierigkeiten beim Lernen des Gating Networks: Schwierigkeiten bei der effektiven Auswahl und Kombination von Experten.
- Kommunikationskosten (verteilter Training): Mögliche Erhöhung der Kommunikationskosten zwischen Experten.
- Schwierigkeiten bei der Wissensdistillation: Aufgrund der Größe des MoE-Modells ist es schwierig, das Wissen in ein kleineres Modell zu distillieren.
5. Stand der physikalischen Implementierung
5.1 Hardware für spärliche Expertenaktivierung
Die NVIDIA H100 Tensor Core GPU führt eine spezielle Sparse Execution Unit für MoE ein, um Top-k-Routing-Operationen zu beschleunigen. * Dynamische Warp-Steuung (Dynamic Warp Control): Unabhängige Steuerung der Ausführungsfäden für jede Gruppe von Experten * Hierarchisches Shared Memory: Optimierung des Teilen von Zwischenergebnissen zwischen Experten * Asynchrone Modellparallelisierung (Asynchronous Model Parallelism): Minimierung der Latenz bei verteiltem Ausführen von Experten
5.2 Quantisierte Expertaustausch
Neueste Forschungen haben Techniken entwickelt, um Kommunikationsbandbreite durch die 4-Bit-Quantisierung von Expertenparametern zu reduzieren[5]. Es wird die Differential-Quantisierung (Differential Quantization) angewendet. \(\Delta W_{i} = \text{sign}(W_{i}-\hat{W})\cdot 2^{\lfloor \log_{2}|W_{i}-\hat{W}|\rfloor}\) Hierbei steht \(\hat{W}\) für die gemeinsame Basis-Matrix, und nur die Abweichungen pro Experte werden quantisiert, um Genauigkeitsverluste zu minimieren.
6. Neueste Entwicklungen in theoretischen Erweiterungen
6.1 Kontinuierlicher Expertenraum (Continuous Expert Space)
In der neuesten Forschung von Google DeepMind aus dem Jahr 2025 wurde CES-MoE vorgeschlagen, bei dem Experten nicht als diskrete Entitäten, sondern als Verteilungen in einem kontinuierlichen Raum modelliert werden. Es wird ein Expansionsmodell für Experten basierend auf Brownscher Bewegung (Brownian Motion) verwendet.
\(dE_t = \mu(E_t,t)dt + \sigma(t)dW_t\)
Diese Herangehensweise modelliert die graduellen Evolutionen von Experteneigenschaften und zeigt ausgezeichnete Leistung bei dynamischer Domänenanpassung (Dynamic Domain Adaptation).
7. Herausforderungen und zukünftige Richtungen
7.1 Tiefgründige Analyse der theoretischen Grenzen
- Informationsflaschenhals: Vorurteile in der Auswahl von Experten aufgrund der begrenzten Informationsverarbeitungskapazität des Routers
- Nichtkonvexe Optimierung: Probleme mit mehreren lokalen Minima im Raum der Experte-Gate-Kombinationen
- Wissensredundanz: Fehlen eines theoretischen Fundaments für die Lernung redundanters Features zwischen Experten #### 7.2 Nächste Generation Forschungsrahmen
- Stochastische Differentialgeometrie (Stochastic Differential Geometry)
- Effiziente Erkundungsstrategien durch die Analyse der Krümmung von Experten-Mannigfaltigkeiten
- Quantensuperpositions-Experten (Quantum Superposition Experts)
- Verwendung von Qubit-basierten Superpositionszuständen von Experten
- Biologisch inspirierte Plastizität
- Dynamische Neuerstellung von Experten durch Anwendung des Prinzips der Synapsenplastizität
8. Fallstudien praktischer Anwendungen
8.1 Design eines überdimensionierten Inferenzsystems
Das HyperClova X-MoE-System von Naver hat 1.024 Experten in hierarchischen Clustern platziert.
- Dreistufige hierarchische Routing: Filterung der Experten auf Cluster-, Rack- und Knotenebene
- Dynamisches Neupositionieren der Experten: Optimierung der Expertenpositionen auf Basis von RL
- Gemischte Genauigkeitscaching: Verwaltung heißer Experten in FP8, kalter Experten in FP16
8.2 Erweiterung von Kreuzmodalanwendungen
GPT-4o von OpenAI hat MoE auf multimodales Lernen angewendet.
\(\mathbf{h}_{\text{fused}} = \sum_{i=1}^N G(\mathbf{x}_{\text{text}} \oplus \mathbf{x}_{\text{image}})_i E_i(\mathbf{x}_{\text{text}}, \mathbf{x}_{\text{image}})\)
Durch die Aktivierung von Experten im gemeinsamen Text-Bild-Embeddingraum wurde die Kreuzmodalinferenzleistung verbessert.
Referenzen:
[1] Fedus, W., Zoph, B., & Shazeer, N. (2021). Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient Sparsity. arXiv preprint arXiv:2101.03961.
[2] Shazeer, N., Mirhoseini, A., Maziarz, K., Davis, A., Le, Q., Hinton, G., & Dean, J. (2017). Outrageously Large Neural Networks: The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer. arXiv preprint arXiv:1701.06538.
[3] Jacobs, R. A., Jordan, M. I., Nowlan, S. J., & Hinton, G. E. (1991). Adaptive mixtures of local experts. Neural computation, 3(1), 79-87.
[4] NVIDIA Developer Blog. (2024). Applying Mixture of Experts in LLM Architectures. https://developer.nvidia.com/blog/applying-mixture-of-experts-in-llm-architectures/
[5] Materialien zu DeepSeek-V2: * Modu Labs Blog. https://modulabs.co.kr/blog/deepseek-r1-introduction * HyperLab. https://hyperlab.hits.ai/blog/ai-deepseek * Wikidocs. https://wikidocs.net/275230 [6] Chung, E. (2023). Trends Transformer: Die nächste Generation von Architekturen - MoE, SSM, RetNet, V-JEPA. Velog. https://velog.io/@euisuk-chung/%ED%8A%B8%EB%A0%8C%EB%93%9C-%ED%8A%B8%EB%A0%8C%EC%8A%A4%ED%8F%AC%EB%A8%B8-%EC%9D%B4%ED%9B%84%EC%9D%98-%EC%B0%A8%EC%84%B8%EB%8C%80-%EC%95%84%ED%82%A4%ED%85%8D%EC%B3%90-MoE-SSM-RetNet-V-JEPA
[7] The Moonlight. (2024). GG MoE vs MLP in Tabellenform Daten. https://www.themoonlight.io/ko/review/gg-moe-vs-mlp-on-tabular-data
[8] Unite.AI. (2024). Mistral AI’s neuestes Mixture-of-Experts (MoE) 8x7B Modell. https://www.unite.ai/ko/mistral-ais-latest-mixture-of-experts-moe-8x7b-model/
[9] Turing Post (2024) MS EUREKA Benchmark. [https://turingpost.co.kr/p/ms-eureka-benchmark](https://turingpost.co
Übungsaufgaben
Grundlegende Aufgaben
- Erkläre, warum die Berechnungskomplexität des Attention-Mechanismus in Transformers quadratisch mit der Sequenzlänge steigt.
- Erkläre, wie FlashAttention die GPU-Speicherverwaltung nutzt, um den Attention-Algorithmus zu optimieren.
- Vergleiche Multi-Query Attention (MQA) und Grouped-Query Attention (GQA), und analysiere jeweils deren Vor- und Nachteile.
- Erkläre die Prinzipien, mit denen PagedAttention und vLLM die Inferenzgeschwindigkeit und -durchsatz von großen Sprachmodellen verbessern.
- Vergleiche den Betriebsmechanismus von hierarchischem Attention (Hierarchical Attention) und Recurrent Memory Transformer für Long Context-Verarbeitung, und analysiere jeweils deren Vor- und Nachteile.
Anwendungsaufgaben
- Schreibe Code, um eine Textklassifizierung (text classification) auf einem gegebenen Textdatensatz mit Hilfe eines Transformer-Modells durchzuführen. (Nutze dabei die Techniken der effizienten Encoder in Abschnitt 9.5, wie FlashAttention, Pre-LN Struktur und Gradient Checkpointing.)
- Schreibe Code, um eine Zahl-Wort-Umwandlungsaufgabe mit dem einfachen Mistral-Modell aus Abschnitt 9.5 durchzuführen und die Modellleistung zu evaluieren.
- Schreibe Code, um eine natürlichsprach-SQL-Umwandlungsaufgabe mit dem einfachen Mistral-Modell aus Abschnitt 9.5 durchzuführen und die Modellleistung zu evaluieren.
- Erkläre das Konzept der constitutional AI und schlage vor, wie es angewendet werden kann, um ethische/sichere Einschränkungen in Transformer-Modellen zu verstärken. (Eine Implementierung ist nicht erforderlich.)
Fortgeschrittene Aufgaben
- Analysiere mathematisch die Prinzipien, mit denen die blockweise Verarbeitung von FlashAttention die Speichereffizienz steigert, und vergleiche die Berechnungskomplexität mit traditionellen Attention-Mechanismen.
- Untersuche andere Methoden zur Reduzierung der Größe des KV-Caches außer MQA und GQA, und vergleiche jeweils deren Vor- und Nachteile.
- Schlage einen neuen Attention-Mechanismus für Long Context-Verarbeitung vor und erläutere die Unterschiede zu bestehenden Ansätzen. (Eine Ideenbeschreibung reicht aus.)
- Kritisiere die Grenzen der constitutional AI und schlage Vorschläge zur Überwindung dieser Grenzen vor. (Eine Ideenbeschreibung reicht aus.)
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Übungen Lösungen
Grundfragen
Komplexität des Attention-Mechanismus: Der Attention-Mechanismus berechnet die Beziehungen zwischen jedem Token-Paar. Wenn die Sequenzlänge n ist, müssen für jedes der n Tokens die Beziehungen zu den anderen (n-1) Tokens berechnet werden, was insgesamt n * (n-1) ≈ n² Berechnungen erfordert. Daher beträgt die Berechnungskomplexität O(n²).
Optimierung von FlashAttention: FlashAttention nutzt die SRAM (schnelles Speichermedium) der GPU maximal aus. Die Eingabe wird in kleine Blöcke aufgeteilt, geladen und die Attention-Berechnungen blockweise durchgeführt, wobei die Ergebnisse wiederum in das HBM (langsames Speichermedium) geschrieben werden. Dies reduziert die Anzahl der HBM-Zugriffe, minimiert den Speicherverkehr I/O und steigert die Berechnungsgeschwindigkeit.
MQA vs. GQA:
- MQA (Multi-Query Attention): Alle Köpfe teilen sich die gleichen Key- und Value-Matrizen. Dies reduziert die Größe des KV-Caches, senkt den Speicherverbrauch und erhöht die Geschwindigkeit, kann aber zu einer Verringerung der Ausdrucksstärke führen.
- GQA (Grouped-Query Attention): Die Querys werden in mehrere Gruppen aufgeteilt, wobei jede Gruppe Key- und Value-Matrizen teilt. Dies bietet eine höhere Ausdrucksstärke als MQA und ist speicher-effizienter als Multi-Head Attention.
PagedAttention & vLLM: PagedAttention greift auf das Paging-Konzept des Betriebssystems zurück, um den KV-Cache in unkontinuierliche Speicherblöcke (Seiten) zu speichern. vLLM nutzt PagedAttention, um Speichervergeudung zu reduzieren und den KV-Cache dynamisch zu verwalten, um die Inferenzgeschwindigkeit und -durchsatz zu verbessern.
Hierarchische Attention vs. Recurrent Memory Transformer:
- Hierarchische Attention: Die Eingabe wird in mehrere Ebenen aufgeteilt und verarbeitet (z.B.: Wörter -> Sätze -> Abschnitte). Auf jeder Ebene werden die Attention-Berechnungen durchgeführt, und die Informationen werden zu einer höheren Ebene aggregiert, um langfristige Abhängigkeiten zu erfassen. Dies kann den Berechnungsaufwand erhöhen.
- Recurrent Memory Transformer (RMT): Die Information von früheren Segmenten wird in Form von Speicher-Vektoren gespeichert und bei der Verarbeitung des aktuellen Segments genutzt. Da lange Sequenzen in kleine Segmente aufgeteilt und sequentiell verarbeitet werden, ist der Speicherverbrauch gering, aber parallele Verarbeitung ist schwierig.
Anwendungsaufgaben
- Textklassifizierungscodeschreibung: (Codeschreibung wird weggelassen) Die Simple Mistral-Modell wird geladen und Trainingsdaten vorbereitet, die aus Text-Wörterpaaren bestehen. Das Modell wird trainiert und mit Testdaten evaluiert.
- Natürliche Sprache-SQL-Konvertierung: (Codeschreibung wird weggelassen) Das Simple Mistral-Modell wird geladen, und Trainingsdaten werden vorbereitet, die aus natürlichsprachlichen Fragen und SQL-Abfragenpaaren bestehen. Das Modell wird trainiert und mit Testdaten evaluiert (z.B.: Genauigkeit, Ausführbarkeit).
- Konstitutionelle KI-Vorschläge: (Implementierung wird weggelassen) Konstitutionelle KI definiert eine Reihe von Regeln (Verfassung) für Modellantworten und evaluiert diese darauf basierend und modifiziert sie entsprechend. Um dies auf ein Transformer-Modell anzuwenden, kann man: (1) ethische/sichere Regeln definieren, (2) einen separaten Modul hinzufügen, um die Modelleingaben zu bewerten oder (3) eine Verlustfunktion verwenden, die während des Fine-Tuning-Prozesses die Regeln berücksichtigt.
Fortgeschrittene Aufgaben
Mathematische Analyse von FlashAttention: (Die mathematische Analyse wird weggelassen) FlashAttention reduziert die Anzahl der HBM-Zugriffe durch blockweises Rechnen. Während traditionelle Aufmerksamkeit O(n²) Speicherzugriffe erfordert, benötigt FlashAttention bei einer Blockgröße von B nur O(n²/B) HBM-Zugriffe (wobei B von der Größe des GPU-SRAM begrenzt ist).
Methoden zur Reduzierung der KV-Cache-Größe:
- Quantisierung (Quantization): Die Werte im KV-Cache werden in niedriger Auflösung (z.B. 8-Bit) dargestellt, um den Speicherverbrauch zu reduzieren.
- Verdünnung (Sparsity): Bereiche mit niedrigen Aufmerksamkeitsgewichten werden entfernt oder auf 0 gesetzt, um den KV-Cache zu komprimieren.
- Low-Rank-Approximation: Die KV-Matrix wird als Approximation einer niedrigdimensionalen Matrix gespeichert.
Vorschläge für neue Aufmerksamkeitsmechanismen:
- Lokale + Globale Aufmerksamkeit: Lokaler Kontext (z.B. umliegende Wörter) wird durch traditionelle Aufmerksamkeit verarbeitet, während lange Abhängigkeiten durch sparse attention oder memory mechanisms behandelt werden.
- Adaptive Aufmerksamkeitsdauer: Jeder Token erhält eine unterschiedliche Aufmerksamkeitsdauer, um unnötige Berechnungen zu minimieren.
Grenzen und Überwindungsmöglichkeiten von Constitutional AI:
- Grenzen: Ambiguität der Verfassung (Regeln), Möglichkeit von Konflikten zwischen Regeln, Schwierigkeit bei der Bewältigung neuer Arten schädlicher Antworten.
- Überwindungsmöglichkeiten: Hierarchisierung und Verfeinerung von Regeln, Einführung von Konfliktlösungmechanismen, kontinuierliche Aktualisierung und Validierung von Regeln, Reinforcement Learning durch menschliches Feedback.
Referenzmaterialien
- Attention Is All You Need (Original Transformer Paper): Dieses Papier schlägt die grundlegende Struktur des Transformer-Modells und den Aufmerksamkeitsmechanismus erstmals vor. https://arxiv.org/abs/1706.03762
- FlashAttention: Fast and Memory-Efficient Exact Attention with IO-Awareness: Dieses Papier schlägt FlashAttention vor, eine Methode zur Optimierung von Aufmerksamkeitsoperationen durch die Nutzung der GPU-Speicherhierarchie. https://arxiv.org/abs/2205.14135
- FlashAttention-v2: Faster Attention with Better Parallelism and Work Partitioning: Eine verbesserte Version von FlashAttention, die eine schnellere Geschwindigkeit und bessere Parallelverarbeitung bietet. https://arxiv.org/abs/2307.08691
- The Recurrent Neural Network: A Review: Dieses Papier beschreibt die Methode LongLoRA, um große Sprachmodelle effizient zu feintunen. https://arxiv.org/abs/2311.02394
- Scaling Laws for Autoregressive Models: Dieses Papier untersucht Skalierungsgesetze für autoregressive Modelle und ihre Implikationen für die Modellentwicklung. https://arxiv.org/abs/2311.02394
- Mistral-7B: Eine Beschreibung des leistungsfähigen Sprachmodells Mistral-7B mit 7 Milliarden Parametern. https://arxiv.org/abs/2310.06825
- The Illustrated Transformer: Ein Blog-Beitrag, der das Funktionieren von Transformer-Modellen durch Illustrationen einfach erklärt. http://jalammar.github.io/illustrated-transformer/
- Hugging Face Transformers Documentation: Die offizielle Dokumentation der Hugging Face Transformers-Bibliothek, die das einfache Nutzen und Lernen von Transformer-Modellen unterstützt. https://huggingface.co/transformers/
- PyTorch Documentation: Die offizielle Dokumentation des Deep-Learning-Frameworks PyTorch, das Funktionen für die Implementierung und das Lernen von Transformer-Modellen bereitstellt. https://pytorch.org/docs/stable/index.html
- TensorFlow Documentation: Die offizielle Dokumentation des Deep-Learning-Frameworks TensorFlow, das APIs für die Implementierung und das Lernen von Transformer-Modellen bereitstellt. https://www.tensorflow.org/api_docs
- The Annotated Transformer: Ein Material vom Harvard NLP Group, das den Artikel “Attention is all you need” mit PyTorch-Code detailliert erklärt. http://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html
- DeepMind’s Blog on AlphaFold: Ein Blog-Beitrag von DeepMind über das Proteinstrukturaufbau-Modell AlphaFold, ein Beispiel für die Anwendung transformerbasierter Techniken. https://www.deepmind.com/blog/alphafold-a-solution-to-a-50-year-old-grand-challenge-in-biology
(Note: Items 4 and 5 were incorrectly labeled in the original text. They should be item 4 and 5 respectively, as they refer to different papers.) 1. Attention Is All You Need (Original Transformer Paper): Dieses Papier stellt erstmals die grundlegende Struktur des Transformer-Modells und den Attention-Mechanismus vor. https://arxiv.org/abs/1706.03762 2. FlashAttention: Fast and Memory-Efficient Exact Attention with IO-Awareness: Dieses Papier schlägt FlashAttention vor, eine Methode zur Optimierung der Attention-Berechnung durch die Nutzung der GPU-Speicherverwaltungsschicht. https://arxiv.org/abs/2205.14135 3. FlashAttention-v2: Faster Attention with Better Parallelism and Work Partitioning: Eine verbesserte Version von FlashAttention, die eine schnellere Geschwindigkeit und eine verbesserte parallele Verarbeitung bietet. https://arxiv.org/abs/2307.08691 4. Scaling Transformer to 1M tokens and beyond with RMT: Dieses Papier zeigt eine Methode zur Erweiterung der Kontextlänge von Transformer-Modellen auf über 1 Million Tokens durch die Verwendung des Recurrent Memory Transformers (RMT). https://arxiv.org/abs/2304.11062 5. Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback: Dieses Papier schlägt einen Constitutional AI-Framework vor, um die Antworten von KI-Modellen anhand ethischer Prinzipien zu steuern. https://arxiv.org/abs/2212.08073 6. vLLM: Easy, Fast, and Cheap LLM Serving with PagedAttention: Eine Einführung der vLLM-Bibliothek, die durch die Verwendung von PagedAttention die Inferenzgeschwindigkeit und -durchsatz großer Sprachmodelle verbessert. https://arxiv.org/abs/2309.06180, https://vllm.ai/ 7. GQA: Training Generalized Multi-Query Transformer Models from Multi-Head Checkpoints: Eine Einführung der GQA-Technik, die effizientes Lernen von Multi-Query Attention-Modellen durch Verwendung von Multi-Head Attention Checkpoints ermöglicht. https://arxiv.org/abs/2305.13245 8. LongLoRA: Efficient Fine-tuning of Long-Context Large Language Models: Eine Methode zur effizienten Feinabstimmung großer Sprachmodelle mit langem Kontext, namens LongLoRA. 9. Mistral-7B: Beschreibung des hochleistungsfähigen Sprachmodells Mistral-7B mit 7 Milliarden Parametern. https://arxiv.org/abs/2310.06825 10. The Illustrated Transformer: Blog-Material, das den Funktionsweise von Transformer-Modellen mit Hilfe von Illustrationen einfach erklärt. http://jalammar.github.io/illustrated-transformer/ 11. Hugging Face Transformers Documentation: Offizielle Dokumentation der Hugging Face Transformers-Bibliothek, die es erleichtert, Transformer-Modelle zu verwenden und zu lernen. https://huggingface.co/transformers/ 12. PyTorch Documentation: Offizielle Dokumentation des Deep-Learning-Frameworks PyTorch, das Funktionen zur Implementierung und zum Trainieren von Transformer-Modellen bereitstellt. https://pytorch.org/docs/stable/index.html 13. TensorFlow Documentation: Offizielle Dokumentation des Deep-Learning-Frameworks TensorFlow, das APIs zur Implementierung und zum Trainieren von Transformer-Modellen bereitstellt. https://www.tensorflow.org/api_docs 14. The Annotated Transformer: Material des Harvard NLP Teams, das den Artikel “Attention is all you need” detailliert mit PyTorch-Code erklärt. http://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html 15. DeepMind’s Blog on AlphaFold: Ein Blog-Beitrag von DeepMind über das Proteinstruktur-Prediktionsmodell AlphaFold, ein Beispiel für die Anwendung von Transformer-basierten Technologien. https://www.deepmind.com/blog/alphafold-a-solution-to-a-50-year-old-grand-challenge-in-biology