主流大语言模型的技术原理细节

1.比较 LLaMA、ChatGLM、Falcon 等大语言模型的细节：tokenizer、位置编码、Layer Normalization、激活函数等。2. 大语言模型的分布式训练技术：数据并行、张量模型并行、流水线并行、3D 并行、零冗余优化器 ZeRO、CPU 卸载技术 ZeRo-offload、混合精度训练、激活重计算技术、Flash Attention、Paged Attention。3. 大语言模型的参数高效微调技术：prompt tuning、prefix tuning、adapter、LLaMA-adapter、 LoRA。

0. 大纲

1. 大语言模型的细节

1.0 transformer 与 LLM

1.1 模型结构

1.2 训练目标

1.3 tokenizer

1.4 位置编码

1.5 层归一化

1.6 激活函数

1.7 Multi-query Attention 与 Grouped-query Attention

1.8 并行 transformer block

1.9 总结-训练稳定性

2. LLM 的分布式预训练

2.0 点对点通信与集体通信

2.1 数据并行

2.2 张量并行

2.3 流水线并行

2.4 3D 并行

2.5 混合精度训练

2.6 激活重计算

2.7 ZeRO，零冗余优化器

2.8 CPU-offload，ZeRO-offload

2.9 Flash Attention

2.10 vLLM: Paged Attention

3. LLM 的参数高效微调

3.0 为什么进行参数高效微调？

3.1 prompt tuning

3.2 prefix tuning

3.3 adapter

3.4 LLaMA adapter

3.5 LoRA

3.6 实验比较

4 参考文献

1. 分析 transformer 模型的参数量、计算量、中间激活、KV cache
2. 【万字长文】LLaMA, ChatGLM, BLOOM 的高效参数微调实践
3. FlashAttention:加速计算,节省显存, IO 感知的精确注意力