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大语言模型之十六-基于LongLoRA的长文本上下文微调Llama-2

增加LLM上下文长度可以提升大语言模型在一些任务上的表现，这包括多轮长对话、长文本摘要、视觉-语言Transformer模型的高分辨4k模型的理解力以及代码生成、图像以及音频生成等。

对长上下文场景，在解码阶段，缓存先前token的Key和Value（KV）需要巨大的内存开销，其次主流的LLM模型在推理的时候上下文长度都小于等于训练时的上下文长度。为了约束长文本时缓存先前KV的内存和计算量，很容易想到的方法是对KV进行加窗选择，这样可以限制参与当前token计算的KV历史数量，将内存和计算量约束在可控的范围内。

Llama 2官方支持的标准版模型（下称基座模型）上下文长度是是4k，而Chinese-LLaMA-Alpaca-2基于支持16K上下文，并可通过NTK方法进一步扩展至24K+，在大语言模型之十一 Transformer后继者Retentive Networks (RetNet)博客中知道随着上下文长度的增加，基座模型在训练和推理时Attention模块的内存和算力需求按照文本长度的平方倍增加。

EFFICIENT STREAMING LANGUAGE MODELS WITH ATTENTION SINKS，观察到一个有趣的现象，该论文称之为attention sink，即初始token的KV对于加窗Attention方法的得到的模型性能较为重要（尽管从语义上来看，对于长文本而言初始的token并不重要），StreamingLLM是根据这一思想（保留有限数量的最近KV以及初始的Attention sink）开源的不限上下文长度方法（论文中给的上下文token可长达4百万）。

LongLoRA的paper以Llama-2中给出了文本增加的算力需求增加情况，当上下文长度从2k变为8k的时，模型的自注意力模块计算量将增加16倍。

想要减少长上下文的内存和算力需求，可以从改变Transformer的Attention结构以及优化GPU计算单元这两个方面出发，在充分利用GPU算力基础上（FlashAttention结构），优化Transformer的Attention计算和推理结构（如LongLoRA），此外还有在大语言模型之十一 Transformer后继者Retentive Networks (RetNet)博客中提及微软的RetNet，其将并行计算的Attention改成了RNN结构的Attention结构，既可以在训练时并行又可以在推理的时RNN计算，这使得算力并不会随着上下文长度增加而显著上升，几乎可以做到不限上下文长度。

本篇介绍的基座模型Llama-2 7B将上下文长度从4k扩充到100k，基于FlashAttention和LongLoRA技术，二者利用了GPU和Transformer的Attention结构改进两方面的技术。此外通过finetune来扩展上下文长度还有以下一些方法：

Position Interpolation： 增强版的RoPE将Llama扩展到32K Focused Transformer使用contrastive learning 训练得到 LongLLaMA Landmark attention计算量比1和2更高，但是精度损失较大，将长文本压缩成了retrieved tokens NTK-aware Yarn positional Skipping out-of-distribution related method

StreamingLLM

该方法利用attention sink现象，采用缓存头尾KV的方式，并不需要额外重新训练模型，只需要改变Attention模块的forward计算使用到的历史信息即可，即在基座模型上修改Attention的前向推理即可。该方法的对比原理图如下：


这是基于LLama-2-13B的测试数据情况，图a是密集注意力模型，即计算当前token时，会缓存先前T个token的KV值，缓存的长度是大于训练时上下文长度的，图b是加窗注意力模型，T-L个token状态将不再缓存，只缓存最近的L个KV值，这使得计算量大大减少，但是PPL却并不是很理想。图c的滑窗方法会重新计算最近L个token缓存的KV值，但是计算复杂度高，耗时长，图d是StreamingLLM中给出的方法，始终保留Attention sink（初始几个token的KV），然后在同保留的最近L个token的KV值一起计算当前token的Attention值，其在计算效率和混淆度上取得了不错的收益。
官方给出了前向推理llama的示例方法，enable_streaming_llm，这一方法并不一定在所有LLM上都能取得该表现，我个人觉得采取这一方法需要较为谨慎。这里分析主要是为了梳理其中的思想方法。
如果对图中每行的意义不是很理解，那么可以参考《大语言模型之四-LlaMA-2从模型到应用》中图三第一个Linear层的“你好！”为例，

第一次输入是你，对应第一行，因为是第一个token，因而先前的缓存的KV没有； 第二次输入是好，对应于第二行，因为是第二个token（深色)，浅蓝色则是缓存的“你”输入是的KV，可以依次类推， 第三次输入是！，对应于第三行，两个浅蓝色块是“你好”，从这个下三角可以看出模型是因果的（即当前的输入token只能看到历史的KV)。
替换Attention模块的forward方法如下： 
def enable_llama_pos_shift_attention(model):
    for name, module in reversed(model._modules.items()):
        if len(list(module.children())) > 0:
            enable_llama_pos_shift_attention(
                module,
            )

        if isinstance(module, LlamaAttention):
            model._modules[name].forward = types.MethodType(
                llama_pos_shift_attention_forward, model._modules[name]
            )

启用LLAMA模型中的位置偏移注意力机制。它遍历了给定模型的所有模块，如果模块是LlamaAttention类型，则将其前向传递函数替换为llama_pos_shift_attention_forward函数。该函数实现了位置偏移注意力机制，它可以在LLAMA模型中提高性能。

    parser.add_argument("--start_size", type=int, default=4)
    parser.add_argument("--recent_size", type=int, default=2000)

默认缓存前四个token的KV值，并且缓存最近2000个KV值。

LongLoRA

LongLoRA的paper以Llama-2为实验对象，LongLoRA在Attention层和权重层都节约了算力资源。论文中主要引入了shifted short attention，这个结构和Flash-Attention是兼容的，并且在推理的时候并不需要，论文中将Llama-2的7B模型上下文从4K扩充到了100K，13B基座模型扩充到了64K，70B基座模型上下文扩充到了32K。
LoRA通过低秩矩阵将self-Attention矩阵进行了线性投影（矩阵的低秩分解），即将一个参数量为NxN的矩阵分解为Nxd和dxN的两个矩阵，而这2xd却远小于N，如d取64，而N取4096，这就使得需要训练的参数量大大减少。LoRA方法可行的前提是假设基座模型在迁移的时候本质上是一个低秩（low intrinsic rank）问题，但是这种方法对长上下文情况，单单采用LoRA会导致混淆度（perplexity）较高。在经典的Transformer架构中，LoRA方法通常只改变Attention层权重。

LongLoRA相比LoRA有两点改进，第一点是：类似Attention层一样，embedding和normalization层参数也会参与微调训练调整；第二点是：S2（shift short） Attention机制，这两点的修改显示在paper图中：

从右边可以看到LoRA是Self-Attention而言的，而LongLoRA除了有红色的LoRA部分，对Embedding和Norm层都进行参数调整（图中有?的部分都是调整的对象），对于算力以及内存的需求对比这里不展示了，有兴趣可以进一步参考论文。
有必要对shift short进行展开一下，假设LLM训练的时候是按照2k上下文进行的，对于一个长度为8k的输入文本token，记为[1,2,…,8192]，则在训练的时候会被分为4个组，每个组上下文长度是2k，即：
[1,2,…,2048],[2049,2050,…,4096],[4097,4098,…,6144],[6145,6146,…,8192]，这四个组在训练的时候是分开进行的，每个组之间Attention模块并没有进行信息交互，如果按照传统的方式分为n（8192)个组[1,2,…,2048]，[2,3,…,2049]…，这样训练的时间又会非常多，S2-Attention就是在这个方式下提出的，方法是按照目标上下文长度的1/2循环移动上下文token，对于上面的8192个token，shift之后为[1025,1026,…,3072],[3073,3074,…,5120],[5121,5122,…,7168],[7169,7170,…,1023,1024]，这使得每个shift之后的每个分组有一半是前一个分组，一半是后一个分组，如[1025,1026,…,3072]，各有一半在[1,2,…,2048]和[2049,2050,…,4096]。

Deep Vison lab开源了longLoRA的fine-tune代码，fine-tune.py
首先加载模型和tokenizer，这在前几篇博客中反复提及了的，使用的是Huggingface提供的接口。

    # Load model and tokenizer
    model = transformers.AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
        model_args.model_name_or_path,
        config=config,
        cache_dir=training_args.cache_dir,
        torch_dtype=torch.bfloat16,
    )

    tokenizer = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained(
        model_args.model_name_or_path,
        cache_dir=training_args.cache_dir,
        model_max_length=training_args.model_max_length,
        padding_side="right",
        use_fast=True,
    )

多线程加载训练数据集

   rank = int(os.environ.get('RANK', -1))
    if rank > 0:
        barrier()
    dataset = load_dataset("togethercomputer/RedPajama-Data-1T-Sample", cache_dir=training_args.cache_dir)
    dataset = dataset.map(partial(tokenize_fn,tokenizer),batched=True, num_proc=128, remove_columns=["text", "meta"])

    if rank == 0:
        barrier()

接来下是loRA参数配置

        config = LoraConfig(
            r=8,
            lora_alpha=16,
            target_modules=targets,
            lora_dropout=0,
            bias="none",
            task_type="CAUSAL_LM",
        )
        model = get_peft_model(model, config)

train是常规的train过程

    trainer = Trainer(
        model=model, tokenizer=tokenizer, args=training_args, 
        train_dataset=dataset["train"],
        eval_dataset=None,
        data_collator=data_collator)
    trainer.train()

S2-Attention的实现和StreamingLLM的方法类似，都是更改基座模型Attention的forward方法。

def replace_llama_attn(use_flash_attn=True, use_full=False, inference=False):
   if use_flash_attn:
       cuda_major, cuda_minor = torch.cuda.get_device_capability()
       if cuda_major < 8:
           warnings.warn(
               "Flash attention is only supported on A100 or H100 GPU during training due to head dim > 64 backward."
               "ref: https://github.com/HazyResearch/flash-attention/issues/190#issuecomment-1523359593"
           )
       if inference:
           transformers.models.llama.modeling_llama.LlamaModel._prepare_decoder_attention_mask = _prepare_decoder_attention_mask_inference
           transformers.models.llama.modeling_llama.LlamaAttention.forward = forward_flashattn_inference
       else:
           transformers.models.llama.modeling_llama.LlamaModel._prepare_decoder_attention_mask = (
               _prepare_decoder_attention_mask
           )
           transformers.models.llama.modeling_llama.LlamaAttention.forward = forward_flashattn_full if use_full else forward_flashattn
   else:
       transformers.models.llama.modeling_llama.LlamaAttention.forward = forward_noflashattn

其自身实现的方法添加了flashattn方法，这里可以忽略，在计算atten时，多了一个shift操作，修改(就是增加了几行代码)的代码行数并不多。

   # shift
   def shift(qkv, bsz, q_len, group_size, num_heads, head_dim):
       qkv[:, num_heads // 2:] = qkv[:, num_heads // 2:].roll(-group_size // 2, dims=2)
       qkv = qkv.transpose(1, 2).reshape(bsz * (q_len // group_size), group_size, num_heads, head_dim).transpose(1, 2)
       return qkv
   query_states = shift(query_states, bsz, q_len, group_size, self.num_heads, self.head_dim)
   key_states = shift(key_states, bsz, q_len, group_size, self.num_heads, self.head_dim)
   value_states = shift(value_states, bsz, q_len, group_size, self.num_heads, self.head_dim)

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更新时间 2023-12-09