Tiny-universe 1：Qwen整体介绍Qwen-blog

Qwen模型架构讲解直播：直播链接

Qwen的整体架构与Llama2类似，如下图所示: 

其中:

• tokenizer将文本转为词表里面的数值。
• 数值经过embedding得到一一对应的向量。
• attention_mask是用来看见左边、右边，双向等等来设定。
• 各类下游任务，Casual,seqcls等，基本都是基础模型model后面接对应的Linear层，还有损失函数不一样。

1 Qwen2Config

Qwen2Config中包含一些自定义的超参数，例如vocab_size,hidden_size,num_hidden_layers, num_attention_heads等。类似于dict可以调用里面的超参数:config.pad_token_id。

1.1 Qwen2Model

1.1.1 初始化

• 设置了模型的两个属性:padding_idx（用于指定填充标记的索引），vocab_size（词汇表的大小）
• 初始化了模型的嵌入层、解码器层、归一化层
• 嵌入层（nn.Embedding）：模型使用嵌入层将输入的标记映射成密集的向量表示。
• 解码器层（nn.ModuleList()）：模型包含多个解码器层，这些层都是由 `Qwen2DecoderLayer`` 定义
• 归一化层 Qwen2RMSNorm：归一化层使用的是 Root Mean Square Layer Normalization
• 设置了是否使用 gradient_checkpoint 主要是用来节省显存
• 调用 post_init() 完成一些初始化和准备检查的代码

class Qwen2Model(Qwen2PreTrainedModel):
    def __init__(self, config: Qwen2Config):
        super().__init__(config)
        self.padding_idx = config.pad_token_id
        self.vocab_size = config.vocab_size

        self.embed_tokens = nn.Embedding(config.vocab_size, config.hidden_size, self.padding_idx)
        self.layers = nn.ModuleList(
            [Qwen2DecoderLayer(config, layer_idx) for layer_idx in range(config.num_hidden_layers)]
        )
        self.norm = Qwen2RMSNorm(config.hidden_size, eps=config.rms_norm_eps)

        self.gradient_checkpointing = False
        # Initialize weights and apply final processing
        self.post_init()

对于post_init函数： 主要是对参数进行初始化，以及初始化梯度检查点作用

def post_init(self):
    """
    A method executed at the end of each Transformer model initialization, to execute code that needs the model's
    modules properly initialized (such as weight initialization).
    """
    self.init_weights()
    self._backward_compatibility_gradient_checkpointing()

1.1.2 Forward

在此只对核心主干进行讲解:

inputs_embeds = self.embed_tokens(input_ids)
# embed positions
hidden_states = inputs_embeds

for idx, decoder_layer in enumerate(self.layers):
    # 将所有的hidden_states保存成tuple
    if output_hidden_states:
        all_hidden_states += (hidden_states,)
    # 将hs送入每一层decoder_layer
    layer_outputs = decoder_layer(
        hidden_states,
        attention_mask=attention_mask,
        position_ids=position_ids,
        past_key_value=past_key_value,
        output_attentions=output_attentions,
        use_cache=use_cache,
    )
    # 取出上一层decoder_输出的hs,再传入下一个layer
    # 只要第一个,第二个是cache的一个类，然后进入下一个layer
    hidden_states = layer_outputs[0]
    
# 将最后layers输出后的hidden_states进行标准化  
hidden_states = self.norm(hidden_states)
    
# 加上最后一层的hidden_states
if output_hidden_states:
    all_hidden_states += (hidden_states,)

• 如果保存output_hidden_states的话，就是第一个为input_ids进行emb，然后保存到n-1层的decoder_layer的输出hs，再加上最后一层layer的输出hs进行过norm后的hs.
• 最后是以BaseModelOutputWithPast的形式输出。

1.2 Qwen2DecoderLayer

1.2.1 初始化

layer三件套:attn+MLP+norm

QWEN2_ATTENTION_CLASSES = {
    "eager": Qwen2Attention,  # 一般情况下是这个
    "flash_attention