结构之法 算法之道

下半年以来，我全力推动我司大模型项目团队的组建，我虽兼管整个项目团队，但为了并行多个项目，最终分成了三个项目组，每个项目都有一个项目负责人，分别为霍哥、阿荀、朝阳，有何问题 欢迎随时留言评论，thanks了解几种外推方案做了什么然后再顺着苏剑林文章的思路来看为什么这样做但总觉得不够深刻moe我有了解过GLaM，Mistral那边的没了解过打算了解下，估计也大差不差。

众所周知，运行GPT这样的大模型应用非常昂贵，需要大量的硬件加速器，如GPU「我司过去半年做了一系列大模型应用，比如基于大模型的论文审稿、翻译、修订、对话、idea提炼，对此深有感触根据最近的估算，处理一个LLM请求的成本可能是传统关键词查询的10倍[43]。鉴于这些高昂的成本，提高吞吐量——从而降低成本——变得尤为重要。

因此，可以确认：在 MQA 中，除了 query 向量还保存着 8 个头，key 和 value 向量都只剩 1 个「公共头」了，这也正好印证了论文中所说的「所有 head 之间共享一份 key 和 value 的参数」所以，上面讲到计算注意力的主要瓶颈是显存访问，因此减少对HBM的读写次数，有效利用更高速的SRAM来进行计算是非常重要的，而GPU有大量的线程来执行某个操作，称为。(需要注意的是，模型训练通常会影响到算子融合的效果，因为为了后向传递计算梯度，通常需要将某些中间结果写入到HBM中)

BLOOM 的模型架构与GPT3非常相似，只是增加了一些改进，本文稍后将对此进行讨论。该模型是在Jean Zay上训练的，Jean Zay 是由 GENCI 管理的法国政府资助的超级计算机，安装在法国国家科学研究中心 (CNRS) 的国家计算中心IDRIS。训练所需的算力由 GENCI 慷慨捐赠给本项目 (捐赠号 2021-A0101012475)。GPU: 384 张 NVIDIA A100 80GB GPU (48 个节点) + 32 张备用 GPU。

关于位置编码和RoPE为彻底解决这个位置编码/RoPE的问题，我把另外两篇文章中关于这部分的内容抽取出来，并不断深入、扩展、深入，最终成为本文。

因此，可以确认：在 MQA 中，除了 query 向量还保存着 8 个头，key 和 value 向量都只剩 1 个「公共头」了，这也正好印证了论文中所说的「所有 head 之间共享一份 key 和 value 的参数」然而，随着上下文窗口或批量大小的增加，多头注意力 (MHA)模型中与 KV 缓存大小相关的内存成本显着增长。对于较大的模型，KV 缓存大小成为瓶颈，键和值投影可以在多个头之间共享，而不会大幅降低性能，可以使用。)，其能够在保证模型效果的同时加快 decoder 生成 token 的速度。

常规部分的正向传播由transformers所定义，而LoRA部分的正向传播则由LinearLayer_LoRA(nn.Module)的forward()所定义，即“LoRA层的两条分支结果进行加和”，如下图所示『一般用随机高斯分布初始化，当然实际代码实现时，比如微软的deepspeed chat在用到LoRA时，一开始通过0矩阵占位，然后调用搭配ReLU激活函数的kaiming均匀分布初始化。，相当于在训练期间，较小的权重矩阵(下图中的A和B)是分开的，但一旦训练完成，权重可以合并到一个新权重矩阵中。

DB-GPT基于 FastChat 构建大模型运行环境，并提供 vicuna 作为基础的大语言模型。此外，通过LangChain提供私域知识库问答能力，且有统一的数据向量化存储与索引：提供一种统一的方式来存储和索引各种数据类型，同时支持插件模式，在设计上原生支持Auto-GPT插件，具备以下功能或能力根据自然语言对话生成分析图表、生成SQL与数据库元数据信息进行对话, 生成准确SQL语句与数据对话, 直接查看执行结果。