图1.1 GPT-2 模型结构
关于训练集，其来源都是公开数据集，无任何定制数据集，保证了其工作与开源兼容和可复现。整个训练数据集在 token 化之后大约包含 1.4T 的 token。其中，LLaMA-65B 和 LLaMA-33B 是在 1.4万亿个 token 上训练的，而最小的模型 LLaMA-7B 是在 1万亿个 token 上训练的。LLaMA 优势在于其只使用公开可用的数据，这可以保证论文的工作与开源兼容和可复现。之前的大模型要么使用了不公开的数据集去训练从而达到了 state-of-the-art，如 Chinchilla、PaLM 或 GPT-3；要么使用了公开数据集，但模型效果不是最佳无法和 PaLM-62B 或 Chinchilla 相竞争，如 OPT、GPT-NeoX、BLOOM 和 GLM。
和 GPT 系列一样，LLaMA 模型也是 Decoder-only 架构，但结合前人的工作做了一些改进，比如：
Pre-normalization [GPT3]. 为了提高训练稳定性，LLaMA 对每个 transformer 子层的输入进行归一化，使用 RMSNorm 归一化函数，Pre-normalization 由Zhang和Sennrich（2019）引入。 SwiGLU 激活函数 [PaLM]. 将 ReLU 非线性替换为 SwiGLU 激活函数，且使用2/3*4D而不是 PaLM 论文中的 4d，SwiGLU 由 Shazeer（2020）引入以提高性能。 Rotary Embeddings [GPTNeo]. 模型的输入不再使用 positional embeddings，而是在网络的每一层添加了 positional embeddings (RoPE)，RoPE 方法由Su等人（2021）引入。不同模型的超参数详细信息在表2中给出,具体可以去看看我上篇文章，
具体怎么在华为云的ModelArts上玩转LLAMA开源大模型呢？
前期准备：
1.登录华为云官方账号：
点击右上角“控制台”，搜索栏输入“ModelArts”
点击“AI Gallery“,选择“北京四”区域，
点击"资产集市--Notebook",输入“Mindformers应用之LLaMA_7B推理应用”
点击“Run in ModelArts”,进入，
1. 安装MindFormers开发套件
%cd /home/ma-user/work
!git clone -b r0.6 https://gitee.com/mindspore/mindformers.git
Cloning into 'mindformers'...
remote: Enumerating objects: 21732, done.
remote: Counting objects: 100% (437/437), done.
remote: Compressing objects: 100% (330/330), done.
remote: Total 21732 (delta 262), reused 190 (delta 107), pack-reused 21295
Receiving objects: 100% (21732/21732), 37.74 MiB | 3.73 MiB/s, done.
编译代码
%cd mindformers
!bash build.sh
%cd ..
/home/ma-user/work/mindformers
---------------- MindFormers: build start ----------------
running bdist_wheel
running build
running build_py
creating build/lib/mindformers
copying mindformers/__init__.py -> build/lib/mindformers
copying mindformers/auto_class.py -> build/lib/mindformers
copying mindformers/mindformer_book.py -> build/lib/mindformers
creating build/lib/mindformers/core
copying mindformers/core/__init__.py -> build/lib/mindformers/core
copying mindformers/core/clip_grad.py -> build/lib/mindformers/core
copying mindformers/core/parallel_config.py -> build/lib/mindformers/core
creating build/lib/mindformers/dataset
........
2.下载LLaMA模型和tokenizer
%cd /home/ma-user/work/mindformers
import moxing as mox
mox.file.copy_parallel('obs://modelarts-labs-bj4-v2/case_zoo/Mindfomer_LLaMA/', 'checkpoint_download/llama')
3.推理-使用pipeline接口开启快速推理
from mindformers.pipeline import pipeline
pipeline_task = pipeline("text_generation", model='llama_7b', max_length=20)
pipeline_result = pipeline_task("I love Beijing, because", top_k=3)
print(pipeline_result)
- 当我输入提示词：
text_generation_text': I love Beijing, because
通过LLaMA_7B模型推理可以快速输出：
['I love Beijing, because it is a city that is constantly changing.\nI love the city']
赶紧来点击试一试，体验下自己写代码调用LLAMA_7B开源大模型的魅力吧！！
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