产品背景知识：大模型的参数

大模型的参数：构建智能基石的奥秘

在人工智能的前沿领域，大模型正以其强大的能力重塑着我们对智能的认知。而大模型参数，作为模型的“内部零件”，则是理解这一强大技术的关键所在。这些参数各有独特用途，共同支撑起大模型的智能架构。

一、大模型参数的类型与功能

1. 权重（Weights）：权重如同神经网络里的“电线”，紧密连接着各个神经元。它的作用是调整信号传递时的“音量”，使重要信息能够更有效地传播，不太重要的信息则相对弱化。在全连接层中，权重矩阵W就像一张精准的“地图”，清晰地展现出哪些输入特征和输出特征之间的关系最为密切。通过权重的合理设置，模型能够对不同特征进行区分和筛选，从而更好地学习数据中的模式和规律。
2. 偏置（Biases）：偏置可看作是神经元的“小助手”，负责为神经元的响应设定一个基准。它让神经元明确自己应该在何种水平上活跃，帮助神经元在处理输入信号时做出更准确的判断。有了偏置的存在，模型能够对数据中的一些细微特征和变化更加敏感，从而提升模型的学习能力和适应性。
3. 注意力机制的参数（Attention Parameters）：在基于Transformer的模型中，这些参数犹如“指南针”，引导模型聚焦于最有价值的信息。它们包含查询矩阵、键矩阵和值矩阵等，能够在海量信息中精准找出最关键的“线索”。注意力机制的引入，使得模型能够根据任务的需求，动态地分配注意力资源，更加关注与当前任务相关的信息，从而显著提高模型的性能和效率。
4. 嵌入矩阵（Embedding Matrices）：当处理文本数据时，嵌入矩阵就成为了模型的“字典”。每一列都代表一个词汇，并通过一个特定的数值来表示这个词。借助嵌入矩阵，模型能够将文本中的词汇转化为计算机能够理解的数值形式，进而深入理解文本的含义。这种数值化的表示方式为模型进行文本分析、语义理解等任务提供了基础，使得模型能够在文本处理领域展现出强大的能力。
5. 隐藏状态初始化参数（Initial Hidden State Parameters）：这些参数用于设置模型最初的隐藏状态，就像是为模型定下一个基调，让它明确从何处开始“思考”。合理的隐藏状态初始化能够帮助模型更快地收敛，提高训练效率，同时也对模型在后续任务中的表现产生重要影响。不同的初始化方式可能会导致模型在学习过程中探索不同的路径，因此选择合适的初始化参数是模型训练中的一个重要环节。

二、大模型参数的表达和存储格式

为了高效地存储和处理大模型参数，通常采用以下4种表达和存储格式：

1. Float：32比特的浮点数，占用4字节。这种格式能够提供较高的精度，适用于对数值精度要求较高的场景，如科学计算和一些对模型准确性要求苛刻的任务。然而，由于其占用空间较大，在存储和计算资源有限的情况下，可能会受到一定的限制。
2. Half/BF16：16比特的浮点数，占用2字节。这种格式在一定程度上牺牲了精度，但换来了存储和计算效率的提升。在许多实际应用中，BF16格式能够在保证模型性能损失较小的前提下，显著减少内存占用和计算时间，因此在深度学习领域得到了广泛的应用。
3. Int8：8比特的整数，占用1字节。Int8格式主要用于对内存需求极为严格的场景，通过将参数表示为整数，可以进一步减少内存占用。虽然其精度相对较低，但在一些对模型精度要求不是特别高的任务中，如一些实时性要求较高的应用场景，Int8格式能够发挥出其优势，在有限的资源下实现高效的模型推理。
4. Int4：4比特的整数，占用0.5字节。Int4格式是一种更为紧凑的存储方式，能够极大地减少内存占用。然而，由于其精度损失较大，目前在实际应用中使用相对较少，主要用于一些对内存空间要求极高且对模型精度容忍度较大的特定场景。

一般来说，参数的数量是影响大模型性能的主要因素之一。例如，13B-int8模型通常在性能上优于同一体系结构的7B-BF16模型。更多的参数意味着模型能够学习到更复杂的模式和特征，从而提升模型的泛化能力和准确性。但同时，参数数量的增加也会带来计算资源需求的增长和训练时间的延长，因此在实际应用中需要综合考虑模型性能和资源限制等因素。

三、大模型参数与内存需求

1. 训练阶段的内存需求：在模型训练期间，内存需求主要体现在模型状态和激活过程对内存的存储需求。模型状态包括由优化器状态、梯度和参数组成的张量。优化器状态用于调整模型的参数更新，梯度则反映了模型在训练过程中对参数的调整方向和幅度，参数则是模型学习到的知识表示。激活过程中包括在正向通道中创建的任何张量，这些张量是在反向通道中进行梯度计算所必需的。
   在训练的任何时刻，对于每个模型参数，总是需要有足够的GPU内存来存储：
   • 模型参数复制的字节数x
   • 梯度复制的字节数y
   • 优化器状态一般为12个字节，主要用于存储参数、方差等的拷贝，并且会将所有优化器状态保存在FP32中，以确保稳定训练并避免数值异常。
     这意味着，训练时需要如下内存来存储所有的模型状态和过程数据：(x + y + 12) * model_size。其中，model_size表示模型参数的数量。随着模型规模的不断增大，训练阶段的内存需求也会急剧增加，这对计算设备的内存性能提出了极高的要求。
2. 推理阶段的内存需求：推理阶段利用预先训练好的LLM完成文本生成或翻译等任务。与训练阶段相比，推理阶段的内存需求通常较低，主要原因如下：
   • 有限的上下文：推理通常处理较短的输入序列，因此需要较少的内存来存储与较小文本块相关的激活。在推理过程中，模型只需要根据当前输入的文本进行计算，而不需要像训练阶段那样处理大量的训练数据，从而减少了内存的占用。
   • 无反向传播：在推理过程中，LLM不需要保留反向传播的中间值，反向传播是一种用于训练调整参数的技术。这一特性消除了大量的内存开销，使得推理阶段能够在较低的内存需求下高效运行。

• 推理阶段所需的内存不会高于相同参数计数和类型的训练阶段所需内存的四分之一。例如，对于一个7B的模型而言，大体上，使用浮点精度需要28GB内存，使用BF16精度需要14GB内存，使用int8精度需要7GB内存。这个粗略的估计方式可以相应地应用到其他版本的模型。通过合理选择参数的存储格式和优化推理算法，可以进一步降低推理阶段的内存需求，提高模型的推理效率。
• 另外，当根据特定任务调整LLM时，微调需要更高的内存占用。微调通常包括更长的训练序列来捕捉目标任务的细微差别，当LLM处理更多的文本数据时，这将导致更大的激活。反向传播过程需要存储用于梯度计算的中间值，这些中间值用于在训练期间更新模型的权重。与推理相比，这增加了大量的内存负担。因此，在进行模型微调时，需要充分考虑内存的限制，并采取相应的优化措施，如梯度累积、模型并行等技术，以降低内存需求，确保微调过程的顺利进行。

四、大模型参数对GPU的需求

了解了大模型参数对内存的要求后，我们可以进一步估算大模型在训练和推理中所需的GPU数量。由于GPU数量估算依赖的参数较多，有人（Dr. Walid Soula，https://medium.com/u/e41a20d646a8）给出了一个粗略估算的简单公式，在工程上具有一定的参考意义。
公式如下：

• Model’s parameters in billions是以B为单位的模型参数数量；
• 18是训练期间不同组件的内存占用因子；
• 1.25代表了激活过程所需的内存数量因子，激活是随着模型处理输入数据而变化的动态数据结构；
• GPU Size in GB是可用的GPU内存总量。

举个实际的例子，假设使用的是NVIDIA RTX 4090 GPU，它有24GB的VRAM，计算一下训练‘Llama3 7B’模型所需的GPU数量，大约为：

• GPU 的总数≈(7 * 18 * 1.25)/24，大约等于7
• 对于推理而言，可以简化为训练阶段的1/8 ～ 1/9。当然，这些只是一般意义的粗略估计。
• 实际应用中，还需要考虑模型的具体结构、训练算法、数据分布等因素对GPU需求的影响。通过合理估算GPU数量，并结合高效的并行计算技术，可以充分发挥GPU的计算能力，提高大模型的训练和推理效率。

五、由大模型参数到分布式训练

• 随着大模型规模的不断增大，单机训练已经无法满足其对计算资源的需求，分布式训练成为了必然的选择。采用专为分布式训练设计的框架，例如TensorFlow或PyTorch，可以显著简化分布式训练策略的实施过程。这些框架提供了丰富的工具和API，使得开发者能够方便地实现模型的分布式训练。
• 在分布式训练过程中，通过运用梯度累积等技术在更新模型前，或利用梯度压缩等技术减少节点间的数据交换量，可以有效降低通信成本。梯度累积是指在多次前向传播和反向传播后，才对模型参数进行一次更新，这样可以减少参数更新的频率，从而降低通信开销。梯度压缩则是通过对梯度进行压缩编码，减少在节点间传输的数据量，提高通信效率。
• 确定分布式训练的最佳批次大小（即前文提到的参数b）至关重要。b值过小可能增加通信开销，因为每次更新参数时需要传输的数据量相对较多；而过大则可能导致内存不足，因为在训练过程中需要存储更多的中间数据。因此，需要根据模型的规模、计算资源和网络带宽等因素，合理调整批次大小，以达到最佳的训练效果。
• LLMOps的重要性日益凸显。定期监控为分布式训练配置的性能指标，如训练速度、准确率、内存利用率等，调整超参数、分区策略和通信设置以优化性能，是提升训练效率的关键。实施模型的检查点机制并在发生故障时进行有效的恢复，可以确保训练过程在无需从头开始的情况下继续进行。通过有效的LLMOps管理，可以提高分布式训练的稳定性和可靠性，降低训练成本，加速大模型的开发和应用。

大模型的训练/推理本质上是一个复杂的分布式系统架构工程挑战，主要体现在以下几个方面：

1. 通信开销：在执行梯度计算和数据更新时，通信所需时间可能会影响整体的加速效果。由于分布式训练涉及多个计算节点之间的数据传输，网络带宽和延迟等因素会对通信效率产生重要影响。如果通信开销过大，可能会导致训练时间延长，甚至出现计算资源闲置的情况。因此，需要采取有效的通信优化策略，如优化网络拓扑、采用高效的通信协议等，以减少通信开销，提高训练效率。
2. 同步复杂性：多台机器并行训练时，同步的复杂性需要谨慎设计。在分布式训练中，不同节点的计算速度可能存在差异，为了保证模型参数的一致性，需要进行同步操作。然而，同步操作会带来额外的开销，并且可能会导致计算资源的浪费。因此，需要设计合理的同步策略，如异步更新、半同步更新等，在保证模型性能的前提下，降低同步复杂性，提高训练效率。
3. 容错与资源管理：单点故障对模型训练和推理的影响，以及CPU与GPU的资源分配与调度策略。在分布式训练环境中，由于节点数量众多，单点故障的概率相对较高。因此，需要设计有效的容错机制，如数据备份、故障检测和恢复等，以确保训练过程的连续性。同时，合理的资源分配与调度策略也是提高训练效率的关键，需要根据模型的计算需求和硬件资源的特点，动态调整CPU和GPU的资源分配，充分发挥硬件设备的性能。

大模型参数作为大模型的核心组成部分，深刻影响着模型的性能、内存需求、GPU需求以及分布式训练的实施。随着大模型技术的不断发展，对大模型参数的研究和优化将成为推动人工智能发展的重要方向。通过深入理解大模型参数的原理和应用，我们能够更好地利用大模型的强大能力，为各个领域的创新和发展提供有力支持。

参考资料

7B？13B？175B？解读大模型的参数