3天把Llama训成Mamba，性能不降，推理更快！

最新推荐文章于 2025-09-29 09:43:24 发布
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#llama #大语言模型 #人工智能 #自然语言处理 #LLM #ai大模型 #大模型训练

导读

近日，Mamba方面又搞出了有意思的研究：来自康奈尔、普林斯顿等机构的研究人员成功将Llama提炼成了Mamba模型，并且设计了新的推测解码算法，加速了模型的推理。

先来看一张其乐融融的图片（一眼AI）：

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右边的小羊驼代表Llama，而左边的蛇（Mamba）也是我们的老熟人了。

至于到底能不能其乐融融，咱就不管了，之所以有此场景，是因为Mamba方面又搞出了有意思的研究：

——如何把Llama变成Mamba？

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论文地址：https://arxiv.org/pdf/2408.15237

代码地址：https://github.com/jxiw/MambaInLlama

近日，来自康奈尔、普林斯顿等机构的研究人员推出了上面这篇工作，将Llama这样的大型Transformer提炼成了Mamba模型，

并且成功在Mamba架构上应用了带有硬件感知的推测解码算法，提高了整个模型的推理速度。

为什么要把Llama变成Mamba？

因为从头开始训练一个大模型太贵了。

Mamba也火了这么长时间了，相关的研究每天都有，但自己训练大尺寸Mamba模型的却很少。

目前比较有名的是AI21的Jamba（进化到了1.5版本，最大398B，MoE），以及NVIDIA的Hybrid Mamba2模型（8B）。

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不过世界上有那么多成功的Transformer大模型，而知识就包含在这些模型参数里。

如果能够锁住知识，同时把Transformer微调成Mamba，不就解决问题了？

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在本文中，研究人员结合渐进式蒸馏、监督微调（SFT）和定向偏好优化（DPO）等方法达成了这一目标。

光是变大还不够，

在性能匹配Transformer的前提下，速度也要够快才行。

Mamba凭借固定的推理开销，在长序列中的优势明显，但Transformer这边也是有推理加速方案的，比如推测解码。

而由于Mamba本身的结构特性，不能直接应用这种方案，所以作者设计了全新的算法，并结合硬件的性质来实现基于Mamba的推测解码。

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最终，研究人员将Zephyr-7B、Llama-3 8B提炼为了线性RNN模型（混合Mamba和Mamba2），且性能与蒸馏之前的标准模型相当。

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整个训练过程只使用了20B的token，效果却能够与使用1.2T个token从头开始训练的Mamba 7B模型，以及使用3.5T个token训练的NVIDIA Hybrid Mamba2模型相媲美。

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从 Transformer 到 Mamba

在介绍Mamba 2的时候我们讲过，线性RNN（或SSM）跟线性注意力是一回事。

所以可以根据x，B，C与V，K，Q的对应关系直接复用注意力中的投影矩阵。

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额外的参数包括SSM需要的A矩阵和Δt（由x投影得到），这就完成了基本的参数初始化。

之后就是SSM的运算过程，再通过投影和累加得到输出。

模型架构和训练

下图给出了模型的架构，因为Transformer的知识存在于MLP层，所以冻结这部分参数。

除了用线性RNN层（Mamba）替换掉注意力头，还有一些组件需要处理，比如跨头共享键和值的分组查询注意力（GQA）。

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知识蒸馏（Knowledge distillation，KD）是一种常用的压缩技术，用来训练模仿较大模型（teacher）行为的较小网络（student）。

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根据经验，这里采用逐步替换Attention层的策略，先是每2层进行蒸馏，然后每4层继续蒸馏…

监督微调

有两种常见的蒸馏方法。一种方法是使用word-level的KL散度，此时训练student模型去匹配teacher模型输出的完整概率分布。

第二种方法是序列级知识蒸馏（SeqKD），直接使用teacher模型的输出作为ground truth来训练student模型（也称为伪标签）。

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这里θ是student模型的可训练参数，α和β分别控制序列和词的loss项的权重。

偏好优化

LLM指令调优的第二阶段是使其符合用户偏好。这个阶段，使用一组期望的偏好对来改进模型的输出。

优化的目标是使奖励模型最大化，同时保持产生的输出接近参考模型。

通常，参考模型使用上一步监督微调后的模型。这里因为是蒸馏，直接可以用teacher模型：

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偏好模型的奖励函数定义取决于所使用的方法，本文采用直接偏好优化（DPO），通过直接梯度更新有效地到达优化目标。

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DPO表明，对于给定的提示x ，如果我们能够获得preferred和dispreferred两种输出，就可以将这个优化问题重新表述为：

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这种优化可以在序列级别上执行，让teacher模型和student模型一起对preferred和dispreferred输出进行评分，然后反向传播给student模型。

推测解码

经过上面的一套小连招，模型转换就搞定了，下面开始想办法应用Transformer那边的推测解码。

推测解码（Speculative Decoding）可以简单理解为下面这张图。

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Transformer做推理的时候，除了要处理不断变长的KV cache之外，计算效率也是个问题。

因为显卡的设计是计算高于访存的，具体到计算单元就是做矩阵乘法。

而推理的时候每次只能进入一个词向量，显卡的很多计算就被浪费了。

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推测解码给出的解决方案是，使用一个小模型做生成，然后拿显卡多余的计算做验证。

小模型跑得快，可以一口气生成很多输出向量，但是可能效果差一点。这时候用大模型作为验证，一次计算之前生成的很多个向量。

所以小模型串行跑得快，大模型可以并行计算跑得也快，遇到验证不通过的就直接回滚，整体上提高了推理的速度。

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Transformer可以方便地回滚，因为KV cache跟时间是一一对应的，但Mamba这边只有一个当前的中间状态ht，你总不能把所有中间状态都存起来吧。

为了解决这个问题，研究人员设计了下面的算法：

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简单来说就是每次使用小模型（draft model）生成一组输出，然后大模型（verification model）验证这一组输出，根据验证匹配的位置来更新需要保存的中间状态。

我们可以从下面的伪代码了解详细的过程：

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每次生成K个草稿输出，验证模型通过MultiStep函数返回K个真正的输出，以及上一次校验成功位置的cache（中间状态hj）和本次最后位置的cache（hk）。

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Multi-Step内核的性能特征

通过FirstConflict函数找到最后匹配（校验成功）的位置，如果所有都匹配，则cache可以更新到最后的hk，否则就只更新到上一次的hj。

兵马后动，粮草先行，不耽误输出和校验，同时只需要多存储一个中间状态。

当然，如果草稿模型也用Mamba的话，算法的推测部分会变得复杂一些，因为草稿模型需要重新计算上一次迭代中验证成功位置的状态。

硬件特定优化

下面使用Mamba 7B和 Mamba 2.8B作为目标模型进行推测实验。

最初，作者搞了一版简单的算法实现，结果在Ampere架构的GPU（3090）上面效果显著，Mamba 2.8B获得了1.5倍的推理加速， 同时有60%的接受率。

但是这种实现方式在H100 GPU上不太好使，主要是因为GEMM操作的速度更快了，使得缓存和重新计算产生的开销更加明显。

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所以，作者通过融合内核以及调整实现方式来优化算法。

对于验证模型，首先从缓存中重新计算之前的步骤，然后对新的草稿token序列进行多步解码，最后在单个内核中进行缓存。

对于草稿模型，重新计算、解码和缓存也融合在单个内核中。最终实现了上表中的加速效果。

实验

研究人员使用两个LLM聊天模型进行实验：Zephyr-7B和Llama-3 Instruct 8B。

采用三阶段蒸馏。在第一阶段，使用UltraChat和UltraFeedback作为种子提示，并使用teacher模型生成伪标签。

使用AdamW优化器训练模型，β=(0.9,0.98) ，批量大小64。先使用线性学习率预热，然后进行余弦退火。

第二阶段，在一个epoch中使用SFT在GenQA、InfinityInstruct和OpenHermes 2.5数据集上对模型进行监督微调，采用与Zephyr相同的超参数。

最后一个阶段，对于从Zephyr中提取的模型，在UltraFeedback数据集上使用DPO与标准模型进行蒸馏对齐。

过程中只在第一阶段冻结MLP层，后两个阶段所有参数都进行训练。

作者表示，通常只需要在8卡80G A100上运行3到4天，即可重现本文的结果。

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如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

在这里插入图片描述

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么？
  • 大模型是怎样获得「智能」的？
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范
  • …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示（Embeddings）
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署
  • …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建
  • …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案
  • …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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开源VC合成算法
08-12
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**描述**：LLaVA是一个领先的开源视觉语言模型，支持图像对话合成（如用户上传图片后，AI能进行多轮问答）。它基于Vicuna语言模型和CLIP视觉编码器，实现了高效的视觉-文本对齐。 - **开源链接**：[GitHub仓库](https://github.com/haotian-liu/LLaVA) - **特点**： - 支持多模态对话，包括图像描述、问答和推理。 - 提供预训练模型（如LLaVA-1.5），可在消费级GPU（如NVIDIA RTX 3090）上运行。 - 量化支持：可结合清华和哈工大的1比特量化技术[^1]，在笔记本电脑上高效运行（内存节省87%）。 - **快速上手**： ```bash # 安装依赖 pip install llava # 运行示例对话 from llava import LLaVA model = LLaVA.from_pretrained("llava-hf/llava-1.5-7b-hf") response = model.chat(image_path="cat.jpg", prompt="描述这张图片中的物体") print(response) # 输出: "图片显示一只橘猫在沙发上休息。" ``` 2. **MiniGPT-4** - **描述**：MiniGPT-4是一个轻量级开源项目，专为视觉对话设计。它使用BLIP-2作为基础模型，结合生成式对话能力，适合图像引导的聊天应用。 - **开源链接**：[GitHub仓库](https://github.com/Vision-CAIR/MiniGPT-4) - **特点**： - 支持图像到文本的生成（如创意写作、问答）。 - 优化了内存占用，可在边缘设备（如Jetson Orin）部署。 - 与Llama系列模型兼容，便于扩展。 - **快速上手**： ```bash # 克隆仓库并运行 git clone https://github.com/Vision-CAIR/MiniGPT-4.git cd MiniGPT-4 python demo.py --image_path example.jpg --prompt "这张图片的主题是什么？" ``` 3. **Llama-3.1-Nemotron-Nano-VL-8B-V1 (基于TinyChat框架)** - **描述**：这是一个开源的文档智能视觉语言模型（VLMs），由NVIDIA社区支持。它专注于图像和视频的查询与总结，但可通过扩展支持对话合成（例如，在图像基础上生成对话响应）。模型支持4位量化（AWQ），在笔记本电脑上可流畅运行[^2]。 - **开源链接**：[Hugging Face模型页面](https://huggingface.co/nvidia/Llama-3.1-Nemotron-Nano-VL-8B-V1) - **特点**： - 高性能多模态融合，训练数据包括合成语料和开源数据集。 - 易于集成到对话系统中，支持Python API。 - **快速上手**： ```python from transformers import pipeline vlm_pipeline = pipeline("visual-question-answering", model="nvidia/Llama-3.1-Nemotron-Nano-VL-8B-V1") result = vlm_pipeline(image="street.jpg", question="图片中有多少人？") print(result) # 输出: {"answer": "三个人在过马路。"} ``` 4. **BLIP-2 (Bootstrapped Language-Image Pre-training)** - **描述**：BLIP-2是Meta AI的开源项目，提供强大的视觉-语言预训练模型。它支持视觉对话合成，包括图像问答和描述生成，是许多应用的基础。 - **开源链接**：[GitHub仓库](https://github.com/salesforce/BLIP) - **特点**： - 结合了ViT视觉编码器和LLaMA语言模型。 - 提供fine-tuning工具，可自定义对话场景。 - **快速上手**： ```python from transformers import Blip2Processor, Blip2ForConditionalGeneration processor = Blip2Processor.from_pretrained("Salesforce/blip2-opt-2.7b") model = Blip2ForConditionalGeneration.from_pretrained("Salesforce/blip2-opt-2.7b") inputs = processor(images=image, text="描述这张图片", return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs) print(processor.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) ``` #### 步骤3: 如何构建和优化自己的实现 - **数据准备**：视觉对话合成依赖高质量多模态数据集。推荐使用开源数据集如COCO Captions（图像描述）或Visual Dialog（对话数据集）。结合引用[^3]的语料管理方案，您可以使用工具（如Streamlit或Notion）管理数据： - 使用样本池管理分类存储和标签标注。 - 通过数据质量监控自动检测冗余（如幻觉样本）。 - 导出为JSONL格式训练数据[^3]。 - **训练和部署**： - 在本地训练：使用PyTorch或Hugging Face库，结合量化技术（如1比特量化[^1]）减少资源需求。 - 云端部署：通过AWS或Google Cloud运行模型。 - 性能优化：参考Mamba架构（速度提升2.8倍），或使用AWQ 4位量化[^2]。 - **常见挑战与解决**： - 如果对话生成长度不足，检查语言模型的上下文窗口（例如，扩展至4096 tokens）。 - 对于低质量输出，使用引用[^3]的数据评估模块筛选训练样本。 #### 步骤4: 资源总结 - **综合工具链**：结合上述项目，您可构建完整流程：数据管理（[^3]）→ 模型训练（LLaVA或MiniGPT-4）→ 量化部署（[^1][^2]）。 - **学习资源**： - 论文： "Visual ChatGPT: Talking, Drawing and Editing with Visual Foundation Models" (arXiv:2303.04671)。 - 教程：Hugging Face的视觉语言模型课程。 通过以上开源实现，您可以在几天内启动视觉对话合成项目。如果您提供更多细节（如具体应用场景），我可给出针对性建议。 ### 相关问题 1. 如何评估视觉对话合成模型的性能（例如，使用哪些指标）？ 2. 视觉对话合成在机器人操作中有哪些实际应用（参考多模态大模型潜力[^1]）？ 3. 有哪些开源数据集可用于训练视觉对话模型？ 4. 如何将视觉对话模型部署到移动设备（如手机或嵌入式系统）？ 5. 视觉对话合成与纯文本对话系统相比，有哪些独特挑战？ [^1]: 清华和哈工大把大模型量化做到了1比特，把世界顶尖多模态大模型开源大模型量化个人电脑运行！机器人领域首个开源视觉-语言操作大模型，激发开源VLMs更大潜能，视 Mamba速度提升2.8倍，内存能省87%。 [^2]: 开源的文档智能视觉语言模型（VLMs）速览：Llama-3.1-Nemotron-Nano-VL-8B-V1。Llama Nemotron Nano VL 是一款领先的文档智能视觉语言模型（VLMs），它能够实现对现实或虚拟世界中的图像和视频进行查询以及总结。此模型可以在数据中心、云端以及边缘（包括 Jetson Orin 和通过 AWQ 4 位量化后的笔记本电脑）部署，是基于 TinyChat 框架运行的。 [^3]: 打造高质量行业语料的混合构建方案：开源 × 私有 × 合成的策略融合。它是一套工具/系统，用来支持以下目标：能力名称能干什么样本池管理分类存储、搜索、权限控制、标签标注数据质量监控自动统计结构完整性、冗余率、打分趋势数据版本管理每一轮训练用哪些数据源、用的哪一版？可视化筛选低分样本、冗余样本、高质量样本一键过滤输出一键打包导出支持导出训练格式（jsonl / csv）。
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