Das Projekt erreicht eine effiziente Mehrwortgenerierung durch die folgenden technischen Lösungen:
Zugrunde liegender Realisierungsmechanismus::
Kerncode-Struktur mit Autoregression zur zyklischen Vorhersage des nächsten Tokens:while token != "<|end_of_text|>":
next_token = model.predict(current_seq)
current_seq.append(next_token)
Jeder Iterationsschritt führt die vollständige Einbettung → Aufmerksamkeitsberechnung → Feedforward-Netzwerk → Ausgangsprognose durch.
Wichtige Optimierungstechniken::
1. KV-CacheCache: Zwischenspeichern von berechneten Schlüssel-Wert-Vektoren, um wiederholte Berechnungen zu vermeiden
2. dimensionale DosierungBeispiel, das zeigt, wie man [Losgröße x Sequenzlänge x verborgene Schicht] in vernünftiger Form halten kann
3. StoppbedingungVoreingestellte maximale Generationslänge oder Terminatorerkennung
Empfehlungen für die Praxis::
- passieren (eine Rechnung oder Inspektion etc.)max_seq_lenParameter zur Kontrolle des Speicherverbrauchs
- ausnutzentorch.no_grad()Kontext reduziert den Rechenaufwand
- Vergleich der Unterschiede in der Generierungsgeschwindigkeit bei aktiviertem/deaktiviertem KV-Cache
Das Projekt legt besonderen Wert auf das Verständnis des Unterschieds zwischen der Vorwärtspropagation der autoregressiven Generierungs- und Trainingsphase, was ein wichtiger kognitiver Aspekt bei der Beherrschung der LLM-Inferenz ist.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeepdive Llama3 From Scratch: Lernen Sie, Llama3-Modelle von Grund auf zu implementierenDie
