先导杯-大语言模型相关概念
什么是大语言模型
大语言模型, Large Language Model, LLM, 是基于深度学习, 用于理解和生成自然语言文本的系统. 一般是通过大量文本数据进行训练的模型, 能够生成, 理解和推理自然语言.
特点有:
- 规模: 通常具有数亿到数千亿个参数, 参数数量越多, 模型的表达能力和理解能力通常越强
- 预训练和微调: 大语言模型一般先进行无监督的预训练, 然后通过有监督学习进行微调, 以适配特定任务
- 多功能性: 可以应用于多种自然语言处理任务, 如文本生成, 翻译, 问答, 情感分析等
什么是模型
- 模型通常具有一定的数学或计算结构, 如神经网络的层次结构, 参数和激活函数等
- 模型需要经过训练过程, 使用数据集来优化其参数, 使其能够在特定任务上表现良好
- 一个模型应具备处理输入并生成输出的能力, 能够执行特定的任务或预测
- 模型的效果可以通过各类指标 (如准确率, 召回率等) 进行评估, 以确定其性能
无监督预训练
无监督预训练是一种在没有标签的数据集上训练模型的过程, 模型通过学习数据的分布和结构来获取语言的基本特征.
监督学习微调
监督学习微调是对已经预训练的模型进行进一步的训练, 使用带标签的数据集来优化模型在特定任务上的表现.
LLaMA 3 8B 模型
LLaMA 3 8B, 是属于 LLaMA (Large Language Model Meta AI) 系列的大语言模型.
特点为:
- 参数规模: LLaMA 3 8B 具有 8 亿个参数, 适合在性能和计算资源之间取得平衡
- 模型架构: 基于变压器架构, 能够有效处理各种自然语言任务
- 预训练和微调: 经过大规模文本数据的无监督预训练, 能够理解和生成自然语言. 用户可以根据特定任务进行微调, 以提高模型在特定领域的表现
DAS
DAS, Data Acquisition System, 数据采集系统. 用于数据采集和分析, 其结合了人工智能技术以提升数据处理和决策能力.
特点为:
- 数据采集: DAS 系统能够从各种数据源收集数据, 包括传感器, 数据库, API 等
- 数据处理: 通过数据清洗, 整合和分析, DAS 能够将原始数据转化为有用的信息
- 人工智能集成: 结合机器学习和深度学习算法, 以更智能化的方式处理和分析数据, 从而实现预测和决策支持
- 实时监控: 支持实时数据监控和分析, 使用户能够及时响应变化和异常情况
- 可视化功能: 提供数据可视化工具, 以帮助用户更直观地理解数据和分析结果
DCU
DCU, Device Control Unit, 是一种控制设备的系统, 通常用于管理和监控硬件设备的操作.
主要功能包括:
- 设备管理: 监控和控制连接的设备, 确保其正常运行
- 数据采集: 从设备收集实时数据, 进行分析和处理
- 通信: 通过不同的通信协议与其他系统或设备进行数据交换
- 安全性: 实施安全措施, 保护设备和数据不被未经授权的访问
DTK
DTK, DCU ToolKit, 是一个为开发者提供的工具集, 用于构建和管理基于 DCU 的应用程序.
主要功能包括:
- API 支持: 提供用于与设备交互的应用程序接口 (API), 简化开发过程
- 可视化工具: 帮助开发者可视化设备状态和数据流
- 调试和测试: 提供调试工具，帮助开发者测试和优化他们的应用程序
- 文档和示例: 提供详细的文档和示例代码, 以快速上手
HPC
HPC (High-Performance Computing) 比赛是一种围绕高性能计算技术和应用的竞赛活动.
通常使用高性能计算资源, 如超级计算机, GPU 加速器等, 以处理大量数据和复杂的计算任务.
比赛结果通常根据解决问题的准确性, 效率和计算时间等指标进行评估.
参赛者需要运用最新的算法和技术, 以提升计算效率和性能
VLLM
VLLM, Very Large Language Model, 是指一种具有极大规模的语言模型, 通常用于自然语言处理 (NLP) 任务.
主要特点:
- VLLM 通常具有数百亿到千亿个参数, 能够处理复杂的语言任务, 并生成高质量的文本
- 这些模型经过优化, 能够在多种硬件平台上高效运行, 包括 GPU 和 TPU
PagedAttention
是一种用于处理大规模语言模型的注意力机制优化技术, 旨在提高计算效率和内存利用率.
KV Cache
KV Cache, Key-Value Cache, 是一种用于加速推理过程的技术, 特别是在大型语言模型 (如 Transformer 模型) 中.
特点有:
- 键值存储: KV Cache 存储注意力机制中的 “键” (Key)和 “值” (Value). 在推理过程中, 模型不需要每次都重新计算这些键值, 而是可以重用之前计算的结果
- 加速推理: 通过缓存中间计算结果, KV Cache 能显著减少模型在生成每个新单词时需要的计算量. 这对于长文本生成尤其有效
- 动态更新: 在生成过程中, KV Cache 可以动态更新, 随着新输入的加入, 新的键值对会被添加到缓存中
- 减少内存占用: 由于只存储必要的键值对, KV Cache 相比于完全重新计算所有注意力机制的方式, 可以有效减少内存使用
Decoder-Only
Decoder-Only 自回归语言模型是一种特定类型的语言模型, 主要用于生成文本. 这类模型通常基于 Transformer 架构的解码器部分.
特点为:
- 自回归生成: 自回归模型在生成文本时, 每次生成一个单词 (或标记), 并将已生成的部分作为上下文输入, 用于生成下一个单词. 这种方式使得模型可以逐步构建输出
- 单一解码器架构: 与编码器-解码器架构不同, Decoder-Only 模型仅使用变压器的解码器部分. 这通常简化了模型结构, 专注于生成任务
- 上下文依赖: 模型在生成过程中依赖于之前生成的内容, 这使得输出更符合上下文逻辑和语法
- 训练目标: 通常使用最大似然估计 (Maximum Likelihood Estimation, MLE) 进行训练, 模型学习在给定上下文的情况下预测下一个单词
Torch Profiler
Torch Profiler 是 PyTorch 提供的一个性能分析工具, 用于监测和优化深度学习模型的训练和推理过程. 它可以帮助开发者识别性能瓶颈, 了解模型的运行时间和内存使用情况, 从而提高代码的效率.
HIP
HIP 编程 (Heterogeneous-compute Interface for Portability) 是由 AMD 开发的一种编程模型和接口, 旨在为异构计算环境提供统一的编程接口. HIP 主要用于支持在多种硬件平台 (如 CPU 和 GPU) 上的高性能计算.
异构计算环境
异构计算环境是指由多种不同类型的计算资源组成的计算系统, 这些资源可以包括不同的处理器 (如 CPU, GPU, FPGA 等), 存储设备和网络组件. 这种环境通常用于提高计算性能, 效率和灵活性.
CUDA
CUDA (Compute Unified Device Architecture) 是由 NVIDIA 开发的一种并行计算平台和编程模型, 用于利用 NVIDIA GPU (图形处理单元) 进行通用计算.
GPTQ
GPTQ (Gradient Pre-Quantization) 量化是一种针对大型语言模型的量化技术. 量化的目的是将模型的浮点权重压缩为更小的位数 (例如, 将 32 位浮点数转换为 8 位整数), 以减少模型的存储需求和加速推理过程.
AWQ
AWQ (Activation-Wise Quantization) 量化是一种基于激活的量化方法, 旨在优化神经网络模型的推理效率.
Pre-Quantization
在模型训练完成后, 使用量化技术将模型的权重和激活值转换为较低位数的表示 (如从 32 位浮点数转换为 8 位整数). 这种转换是在模型部署之前完成的.
简单说量化在模型训练后完成, 推理时使用固定的量化参数.
Runtime Quantized
运行时量化是在模型推理过程中根据输入数据动态计算量化参数. 即在每次推理时, 模型会根据当前的激活值或权重来进行量化.
简单说在推理过程中动态计算量化参数.