Scaled dot-product attention的时间和空间复杂度都是O(n^2)的，当n较大时，会是很大的占用。 Sparse attention 将空洞注意力与局部注意力相结合，使得既可以学到局部的特性，又可以学到远程稀疏的相关性。使得大部分元素为0，时间与空间复杂度下降为O(kn)。但是其是对标准attention的近似。 Flash attention Flash...

GPT-1 简述一下GPT的训练过程。 GPT的训练过程采用了预训练和微调的二段式训练策略。 非监督式预训练： 利用大规模无标记语料，构建预训练单向语言模型。训练目标是Language Modeling loss。 监督式微调： 用预训练的结果作为下游任务的初始化参数，增加一个线性层，匹配下游任务。训练目标是有监督的目标函数，并加上Language Modeling作为辅助目标。 ...

LLAMA LLaMa介绍 预训练数据：全是开源数据。Tokenizer: BPE implemented by SentecePiece，分词后训练集中共包含1.4T tokens。模型架构：相比与原始Transformer架构，有如下改动 Pre-norm：参考GPT3，在transformer sub-layer前进行norm。使用的是RMSNorm。 SwiGLU: 参考P...

LoRA LoRA原理 LoRA假设微调变化矩阵的内在秩远低于原矩阵维度d，因此将变化矩阵分解为B和A，而原矩阵的权重不发生变化。这样使得可训练参数数量极大减少，降低显存消耗量。见下图： 初始时将A矩阵高斯随机初始化，将B矩阵初始化为0，这样变化矩阵在开始训练时是0。还需要将ΔWx\Delta WxΔWx进行scale: αr\frac{\alpha}{r}rα​，其中分子为r中的一...

Qwen Qwen的技术要点 数据：公共网络文档，百科全书，书籍，代码等。此外，数据集是多语言的，其中很大一部分数据是英语和中文的。最终数据集多达3万亿token。 Tokenizer：采用开源的BPE，并以vocabulary C1100K base作为起始点，增加了常用的中文字符和单词以及其他语言的词汇。此外，仿照LLAMA2，将数字分为单个数字，最终词汇量大约是152K. 模型结...

Tokenizer的种类和区别 Tokenize有三种粒度： Word：对于英文等自然语言来说，存在着天然的分隔符；但是对于一些东亚文字包括中文来说，就需要某种分词算法才行。由于长尾现象的存在，词汇表可能会超大。 Char：词汇表只有最基本的字符。这样做的问题是，由于字符数量太小，我们在为每个字符学习嵌入向量的时候，每个向量就容纳了太多的语义在内，学习起来非常困难。 Subword：...

RAG流程

训练显存 FP32,FP16,BF16 FP32:1位符号，8位指数，23位尾数。FP16:1位符号，5位指数，10位尾数。BF16:1位符号，8位指数，7位尾数。BF16提供了与FP32相同的动态范围，但精度低于FP32和FP16。 如何计算训练大模型需要的显存？ 模型参数：如果模型有P个参数，使用FP32保存的话，需要4P字节的显存。 梯度：大小与模型参数相同。使用FP32...

BLIP BLIP的主要贡献 提出了一种Multimodal mixture of Encoder-Decoder(MED)的多模态预训练模式。 提出了一种Captioning and Filtering的Dataset Bootstrapping机制，对原始数据集进行清洗。 微调后在下游Image-text retrieval、Image captioning、VQA等任务上达到了...

CLIP CLIP模型结构 Image Encoder有两种架构：一种是ResNet50，将全局平均池化替换为注意力池化；第二种是ViT(Pre-norm)。Text Encoder实际上是GPT-2架构，即Transformer decoder，将文本用[SOS]和[EOS]括起来，取[EOS]上的feature过一层Linear作为文本特征。 CLIP训练时的损失函数 Info...