深度學習模型架構與權過載入

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深度學習模型的架構設計對模型效能至關重要，從Token embedding、Positional embedding到Masked multi-head attention、LayerNorm、Feed forward以及Dropout等層級，每個環節都影響模型的學習能力。模型大小的選擇也需要考量任務需求和計算資源，例如GPT-2模型提供不同大小的版本，可根據引數量和嵌入維度進行調整。模型訓練的過程包含載入預訓練權重、微調和應用，其中權過載入的步驟需要仔細匹配模型架構和權重，確保模型正確初始化。此外，模型的應用可以涵蓋自然語言生成、文字分類別、語言翻譯等多種任務，需要根據實際需求選擇合適的模型和訓練策略。

深度學習模型的架構與應用

在深度學習領域中，Masked multi-head attention是一種重要的機制，能夠讓模型更好地理解輸入序列之間的關係。這種機制通常與LayerNorm和Feed forward神經網路層結合使用，以實作更好的效能。

模型架構

一個典型的深度學習模型可能包括以下幾個層：

  1. Token embedding layer：這層負責將輸入的文字轉換為向量，為後續的處理做準備。
  2. Positional embedding layer：這層增加了位置資訊，讓模型能夠理解輸入序列中的順序關係。
  3. Masked multi-head attention：這層使用多頭注意力機制，讓模型能夠同時考慮多個方面的資訊。
  4. LayerNorm：這層進行正規化，確保輸出的穩定性和可靠性。
  5. Feed forward：這層是一個前饋神經網路，對輸入進行非線性轉換。
  6. Dropout：這層進行隨機丟棄，防止過度擬合。
  7. Linear output layer：這層生成最終的輸出。

模型大小與複雜度

不同的模型大小可以根據具體任務的需求進行選擇。例如，GPT-2模型有多種尺寸可供選擇，從124百萬引數到1558百萬引數不等。這些模型的核心架構相同，但embedding大小和某些元件的重複次數不同。

模型訓練與應用

在實際應用中，需要先將預訓練模型的權過載入Python環境中，然後才能進行後續的微調和應用。這些模型可以用於自然語言生成、文字分類別、語言翻譯等多種任務。

內容解密：

上述模型架構和大小的選擇，對於最終的效能和適用性有著重要影響。透過調整模型的複雜度和大小，可以更好地適應不同任務的需求。同時，正確地理解和應用這些模型，也需要對深度學習原理和實踐有深入的掌握。

圖表翻譯：

下圖示範了一個簡單的深度學習模型架構，其中包括了Token embedding layer、Positional embedding layer、Masked multi-head attention、LayerNorm、Feed forward和Dropout等層。這個架構可以根據具體需求進行調整和擴充套件。

  graph LR
    A[Token embedding layer] --> B[Positional embedding layer]
    B --> C[Masked multi-head attention]
    C --> D[LayerNorm]
    D --> E[Feed forward]
    E --> F[Dropout]
    F --> G[Linear output layer]

圖表解說：

這個圖表展示了一個基本的深度學習模型結構，每一層都有其特定的功能和作用。透過這個架構，可以更好地理解如何構建和應用深度學習模型，以解決實際問題。

初始化GPT模型與載入預訓練權重

在深度學習中，預訓練模型的載入和初始化是一個非常重要的步驟。以下，我們將探討如何初始化GPT模型並載入OpenAI的預訓練權重。

定義模型組態

首先，我們需要定義不同的GPT模型大小及其對應的組態。這些組態包括嵌入維度（emb_dim）、層數（n_layers）和注意力頭數（n_heads）。我們可以使用一個字典來儲存這些組態，如下所示：

model_configs = {
    "gpt2-small (124M)": {"emb_dim": 768, "n_layers": 12, "n_heads": 12},
    "gpt2-medium (355M)": {"emb_dim": 1024, "n_layers": 24, "n_heads": 16},
    "gpt2-large (774M)": {"emb_dim": 1280, "n_layers": 36, "n_heads": 20},
    "gpt2-xl (1558M)": {"emb_dim": 1600, "n_layers": 48, "n_heads": 25},
}

選擇模型大小並更新組態

假設我們想要載入最小的模型，即"gpt2-small (124M)"。我們可以從model_configs字典中取出對應的組態，並更新我們的模型組態字典NEW_CONFIG。

model_name = "gpt2-small (124M)"
NEW_CONFIG.update(model_configs[model_name])

更新上下文長度和啟用偏差向量

原始的GPT-2模型是使用1,024-token長度進行訓練的，因此我們需要更新NEW_CONFIG中的context_length引數。此外，OpenAI的預訓練模型使用了偏差向量（bias vectors）在多頭注意力模組的線性層中，我們也需要啟用這個功能。

NEW_CONFIG.update({"context_length": 1024})
NEW_CONFIG.update({"qkv_bias": True})

初始化GPT模型例項

現在，我們可以使用更新後的NEW_CONFIG字典來初始化一個新的GPT模型例項。

gpt = GPTModel(NEW_CONFIG)
gpt.eval()

載入預訓練權重

最後，我們需要載入OpenAI的預訓練權重到我們的GPT模型例項中。為了實作這一點，我們可以定義一個小的工具函式assign，它檢查兩個張量或陣列是否具有相同的形狀，如果是，則傳回右邊的張量作為可訓練的PyTorch引數。

def assign(left, right):
    if left.shape!= right.shape:
        raise ValueError(f"Shape mismatch. Left: {left.shape}, Right: {right.shape}")
    # 將右邊的張量作為可訓練的PyTorch引數傳回

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[初始化GPT模型] --> B[載入預訓練權重]
    B --> C[更新模型組態]
    C --> D[啟用偏差向量]
    D --> E[初始化GPT模型例項]
    E --> F[評估模式]

在這個流程圖中，我們展示了從初始化GPT模型到載入預訓練權重的整個過程。每一步驟都對應著上述程式碼中的關鍵操作。

載入GPT模型權重

為了將預先訓練的模型權過載入到我們的GPT模型中，我們需要定義一個函式，負責從權重字典中讀取權重並將其分配給對應的模型引數。這個過程涉及到對模型的各個部分進行權重的指定，包括位置編碼（pos_emb）、token編碼（tok_emb）以及模型的每個塊（block）中的注意力機制引數。

定義載入權重函式

import numpy as np
import torch

def load_weights_into_gpt(gpt, params):
    # 將位置編碼權重和token編碼權重從params字典中讀取並分配給模型
    gpt.pos_emb.weight = assign(gpt.pos_emb.weight, params['wpe'])
    gpt.tok_emb.weight = assign(gpt.tok_emb.weight, params['wte'])

    # 遍歷模型的每個塊
    for b in range(len(params["blocks"])):
        # 從params字典中讀取注意力機制的權重和偏差
        q_w, k_w, v_w = np.split(params["blocks"][b]["attn"]["c_attn"]["w"], 3, axis=-1)
        q_b, k_b, v_b = np.split(params["blocks"][b]["attn"]["c_attn"]["b"], 3, axis=-1)

        # 將權重和偏差分配給對應的模型引數
        gpt.trf_blocks[b].att.W_query.weight = assign(gpt.trf_blocks[b].att.W_query.weight, q_w.T)
        gpt.trf_blocks[b].att.W_key.weight = assign(gpt.trf_blocks[b].att.W_key.weight, k_w.T)
        gpt.trf_blocks[b].att.W_value.weight = assign(gpt.trf_blocks[b].att.W_value.weight, v_w.T)
        
        gpt.trf_blocks[b].att.W_query.bias = assign(gpt.trf_blocks[b].att.W_query.bias, q_b)
        gpt.trf_blocks[b].att.W_key.bias = assign(gpt.trf_blocks[b].att.W_key.bias, k_b)
        gpt.trf_blocks[b].att.W_value.bias = assign(gpt.trf_blocks[b].att.W_value.bias, v_b)

圖表翻譯：GPT模型結構與權過載入過程

  flowchart TD
    A[開始] --> B[讀取權重字典]
    B --> C[分配位置編碼權重]
    C --> D[分配token編碼權重]
    D --> E[遍歷模型塊]
    E --> F[讀取注意力機制權重和偏差]
    F --> G[分配注意力機制權重和偏差]
    G --> H[完成權過載入]

內容解密：GPT模型權過載入過程

在上述過程中，我們首先定義了一個函式load_weights_into_gpt，用於將預先訓練的模型權過載入到我們的GPT模型中。這個函式接受兩個引數：gpt（我們的GPT模型例項）和params（一個包含了預先訓練模型權重的字典）。

接下來，我們遍歷了模型的每個塊，並從params字典中讀取了注意力機制的權重和偏差。然後，我們將這些權重和偏差分配給了對應的模型引數。

這個過程確保了我們的GPT模型可以正確地載入預先訓練的權重，並準備好進行後續的任務。

轉換OpenAI模型權重到自定義GPT模型

在實作自定義GPT模型時，能夠載入OpenAI預訓練模型的權重是一個非常重要的功能。這使得我們可以利用已經訓練好的模型作為起點，從而節省大量的計算資源和時間。以下是載入OpenAI權重到自定義GPT模型的步驟：

  1. 載入權重：首先，我們需要載入OpenAI模型的權重。這些權重通常以numpy陣列的形式儲存，包含了模型中各個層的引數。

  2. 設定模型結構：確保自定義GPT模型的結構與OpenAI模型一致，包括層數、注意力機制、全連線層等。

  3. 分配權重：將載入的權重分配到對應的模型層中。這包括了注意力機制中的查詢（query）、鍵（key）和值（value）權重，以及全連線層的權重。

實作細節

# 假設gpt_trf_blocks是自定義GPT模型中transformer塊的列表
# params是一個字典，包含了OpenAI模型的權重

for b, block in enumerate(gpt_trf_blocks):
    # 設定注意力機制中的查詢、鍵和值權重
    gpt_trf_blocks[b].att.W_query.bias = assign(gpt_trf_blocks[b].att.W_query.bias, params["blocks"][b]["attn"]["q_proj"]["b"])
    gpt_trf_blocks[b].att.W_key.bias = assign(gpt_trf_blocks[b].att.W_key.bias, params["blocks"][b]["attn"]["k_proj"]["b"])
    gpt_trf_blocks[b].att.W_value.bias = assign(gpt_trf_blocks[b].att.W_value.bias, params["blocks"][b]["attn"]["v_proj"]["b"])
    
    # 設定注意力機制的輸出投影層權重
    gpt_trf_blocks[b].att.out_proj.weight = assign(gpt_trf_blocks[b].att.out_proj.weight, params["blocks"][b]["attn"]["c_proj"]["w"].T)
    gpt_trf_blocks[b].att.out_proj.bias = assign(gpt_trf_blocks[b].att.out_proj.bias, params["blocks"][b]["attn"]["c_proj"]["b"])
    
    # 設定全連線層（MLP）的權重
    gpt_trf_blocks[b].ff.layers[0].weight = assign(gpt_trf_blocks[b].ff.layers[0].weight, params["blocks"][b]["mlp"]["c_fc"]["w"].T)
    gpt_trf_blocks[b].ff.layers[0].bias = assign(gpt_trf_blocks[b].ff.layers[0].bias, params["blocks"][b]["mlp"]["c_fc"]["b"])
    gpt_trf_blocks[b].ff.layers[2].weight = assign(gpt_trf_blocks[b].ff.layers[2].weight, params["blocks"][b]["mlp"]["c_proj"]["w"].T)

圖表翻譯

  flowchart TD
    A[載入OpenAI權重] --> B[設定模型結構]
    B --> C[分配注意力機制權重]
    C --> D[分配全連線層權重]
    D --> E[完成模型初始化]

這個過程確保了自定義GPT模型能夠成功載入OpenAI預訓練模型的權重，為後續的微調和應用提供了基礎。

轉換模型權重到GPTModel例項

在load_weights_into_gpt函式中，我們小心地匹配OpenAI實作中的權重與我們的GPTModel實作。例如，OpenAI將第一個轉換器塊的輸出投影層的權重張量儲存為params["blocks"][0]["attn"]["c_proj"]["w"]。在我們的實作中，這個權重張量對應於gpt.trf_blocks[b].att.out_proj.weight，其中gpt是GPTModel例項。

開發load_weights_into_gpt函式需要大量的猜測，因為OpenAI使用了一種與我們略有不同的命名約定。然而，assign函式會在嘗試匹配兩個具有不同維度的張量時提醒我們。如果我們在這個函式中犯了錯誤，我們會注意到，因為生成的GPT模型將無法產生連貫的文字。

現在，我們來試著使用load_weights_into_gpt函式，並將OpenAI模型權過載入到我們的GPTModel例項gpt中：

load_weights_into_gpt(gpt, params)
gpt.to(device)

原始的GPT-2模型由玄貓提出，是一個稱為權重繫結（weight tying）的概念。

內容解密：

在上述程式碼中，我們首先定義了load_weights_into_gpt函式，用於將OpenAI模型權過載入到我們的GPTModel例項中。然後，我們建立了一個GPTModel例項，並將其轉移到指定裝置（device）上。

gpt = GPTModel()
load_weights_into_gpt(gpt, params)
gpt.to(device)

在load_weights_into_gpt函式中，我們使用assign函式將OpenAI模型權重分配給我們的GPTModel例項。例如，我們將OpenAI模型中的params["blocks"][b]["mlp"]["c_proj"]["w"]權重張量分配給我們的GPTModel例項中的gpt.trf_blocks[b].ff.layers[2].weight。

gpt.trf_blocks[b].ff.layers[2].weight = assign(
    gpt.trf_blocks[b].ff.layers[2].weight,
    params["blocks"][b]["mlp"]["c_proj"]["w"]
)

圖表翻譯：

以下是使用Mermaid語法繪製的轉換器塊圖表：

  flowchart TD
    A[OpenAI模型權重] --> B[load_weights_into_gpt函式]
    B --> C[GPTModel例項]
    C --> D[裝置轉換]
    D --> E[模型載入]

在這個圖表中，我們展示了OpenAI模型權重如何被載入到我們的GPTModel例項中，並轉換到指定裝置上。

自然語言模型的微調

自然語言模型（LLM）是一種人工智慧模型，能夠理解和生成人類語言。微調（fine-tuning）是指在預先訓練好的模型基礎上，對模型進行進一步的訓練，以適應特定的任務或資料集。在本章中，我們將探討如何微調預先訓練好的LLM，以進行文字分類別任務。

微調方法

有兩種常見的微調方法：指令微調（instruction fine-tuning）和分類別微調（classification fine-tuning）。指令微調涉及訓練模型以執行特定的任務，例如回答問題或生成文字。分類別微調則涉及訓練模型以識別特定的類別或標籤。

資料準備

要進行微調，首先需要準備一個適合的資料集。資料集應該包含足夠的文字樣本，每個樣本都應該有一個對應的標籤或類別。在文字分類別任務中，資料集通常包含兩個類別：正類別（例如「垃圾郵件」）和負類別（例如「非垃圾郵件」）。

微調過程

微調過程涉及以下步驟：

  1. 載入預先訓練好的模型和資料集。
  2. 修改模型的架構以適應特定的任務。
  3. 訓練模型使用資料集和特定的最佳化演算法。
  4. 評估模型的效能使用評估指標，例如準確率或F1分數。

案例研究：垃圾郵件分類別

在本章中，我們將使用一個案例研究來示範如何微調預先訓練好的LLM，以進行垃圾郵件分類別任務。首先，我們需要準備一個包含垃圾郵件和非垃圾郵件樣本的資料集。然後，我們將修改模型的架構以適應分類別任務，並訓練模型使用資料集和最佳化演算法。最後，我們將評估模型的效能使用評估指標。

內容解密：

import torch
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer

# 載入預先訓練好的模型和資料集
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("distilbert-base-uncased")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert-base-uncased")

# 修改模型的架構以適應分類別任務
model.num_labels = 2

# 訓練模型使用資料集和最佳化演算法
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-5)

# 評估模型的效能使用評估指標
from sklearn.metrics import accuracy_score, f1_score

# 測試模型的效能
test_loss = 0
correct = 0
with torch.no_grad():
    for batch in test_dataloader:
        input_ids = batch["input_ids"].to(device)
        attention_mask = batch["attention_mask"].to(device)
        labels = batch["labels"].to(device)
        outputs = model(input_ids, attention_mask=attention_mask, labels=labels)
        loss = criterion(outputs, labels)
        test_loss += loss.item()
        _, predicted = torch.max(outputs.scores, dim=1)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

accuracy = correct / len(test_dataloader.dataset)
print(f"Test Accuracy: {accuracy:.4f}")

圖表翻譯：

  graph LR
    A[載入預先訓練好的模型和資料集] --> B[修改模型的架構以適應分類別任務]
    B --> C[訓練模型使用資料集和最佳化演算法]
    C --> D[評估模型的效能使用評估指標]
    D --> E[測試模型的效能]

在這個案例研究中，我們示範瞭如何微調預先訓練好的LLM，以進行垃圾郵件分類別任務。首先，我們載入預先訓練好的模型和資料集，然後修改模型的架構以適應分類別任務。接下來，我們訓練模型使用資料集和最佳化演算法，最後評估模型的效能使用評估指標。結果表明，微調過後的模型能夠有效地分類別垃圾郵件和非垃圾郵件。

大語言模型（LLM）開發之路

在之前的章節中，我們已經實作了一個類別似於GPT的LLM架構，並且成功載入了預訓練模型的權重。現在，讓我們更深入地探討如何建立一個強大的LLM。

資料準備與抽樣

在開始建設LLM之前，首先需要準備高品質的資料集。這涉及到資料的預處理、清洗和轉換，以確保資料的完整性和一致性。另外，為了避免過度擬合，需要對資料進行適當的抽樣，以保證模型在訓練和測試階段的平衡。

注意力機制

注意力機制是LLM中的一個關鍵組成部分，它使模型能夠根據上下文有選擇地關注輸入序列中的不同部分。透過這種機制，LLM可以更好地理解和處理長距離依賴關係，從而提高其生成文字的品質和多樣性。

建立LLM的階段

建設一個強大的LLM通常涉及多個階段：

  1. 基礎模型（Foundation Model）：這是LLM的基礎，需要大量的未標記資料進行預訓練，以學習語言的基本結構和模式。
  2. 微調（Fine-Tuning）：在基礎模型的基礎上，使用特定任務的標記資料進行微調，以使模型適應特定的下游任務。
  3. 分類別器（Classifier）：如果需要將LLM應用於特定的分類別任務，則需要在微調階段之後新增一個分類別器，以對輸入文字進行分類別。

Mermaid 圖表：LLM 架構

  flowchart TD
    A[基礎模型] --> B[微調]
    B --> C[分類別器]
    C --> D[輸出]

圖表翻譯：

上述Mermaid圖表展示了LLM的基本架構。首先，基礎模型透過預訓練學習語言的基本結構和模式。然後，基礎模型被微調以適應特定的下游任務。最後，如果需要，新增一個分類別器以對輸入文字進行分類別。

程式碼實作

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

class LLM(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LLM, self).__init__()
        self.encoder = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=512, nhead=8)
        self.decoder = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=512, nhead=8)
        self.classifier = nn.Linear(512, 8)

    def forward(self, input_ids):
        encoder_output = self.encoder(input_ids)
        decoder_output = self.decoder(encoder_output)
        output = self.classifier(decoder_output)
        return output

內容解密：

上述程式碼實作了一個簡單的LLM架構，包括編碼器、解碼器和分類別器。編碼器和解碼器使用TransformerEncoderLayer和TransformerDecoderLayer實作，分類別器使用Linear層實作。輸入的input_ids先被編碼器處理，然後由解碼器生成輸出，最後由分類別器對輸出進行分類別。

人工智慧助理的開發流程

在人工智慧領域中，開發一個個人助理需要經過多個階段。首先，我們需要建立一個資料集，並為其新增類別標籤，以便模型能夠學習並理解不同類別之間的區別。

訓練流程

  1. 預訓練（Pretraining）：在這個階段，我們使用大量的未標記資料來訓練模型，使其能夠學習到基本的語言結構和模式。
  2. 微調（Fine-tuning）：接下來，我們使用標記好的資料對模型進行微調，使其能夠針對特定的任務（如分類別）進行最佳化。
  3. 模型架構（LLM Architecture）：我們需要設計一個合適的模型架構，以便能夠有效地處理和學習資料。在這個例子中，我們使用了一種大語言模型（LLM）。

執行流程

  • 載入預訓練權重（Load Pretrained Weights）：我們載入預先訓練好的模型權重，以便能夠快速地對模型進行微調。
  • 微調（Fine-tuning）：使用標記好的資料對模型進行微調，最佳化其分類別能力。
  • 評估（Evaluation）：在微調完成後，我們需要對模型進行評估，以確保其能夠有效地執行分類別任務。

實作細節

在實作個人助理時，我們需要關注以下幾個關鍵點：

  • 資料品質：資料的品質直接影響到模型的效能，因此需要確保資料的準確性和相關性。
  • 模型選擇：選擇一個合適的模型架構對於任務的成功至關重要。
  • 微調策略：微調的過程需要謹慎地進行，以避免過度適應或欠適應。
內容解密：

以上內容介紹了開發個人助理的基本流程和關鍵點。預訓練和微調是兩個非常重要的階段，能夠大大提高模型的效能。同時，資料品質和模型選擇也是不可忽視的因素。透過這些步驟和考慮，我們可以建立出一個功能強大且可靠的個人助理。

  flowchart TD
    A[資料準備] --> B[預訓練]
    B --> C[微調]
    C --> D[評估]
    D --> E[佈署]

圖表翻譯：

此圖表示了開發個人助理的主要流程。首先，我們需要準備好資料，然後對模型進行預訓練。接下來，我們使用標記好的資料對模型進行微調，以最佳化其效能。最後，我們對模型進行評估，以確保其能夠有效地執行任務。圖中的每一步驟都非常重要，缺一不可。

從技術架構視角來看，本文深入淺出地介紹了建構大語言模型（LLM）的關鍵技術和流程，涵蓋模型架構、權過載入、微調策略以及應用方向。分析OpenAI GPT模型的架構及權重組態方式，可以發現理解其內部運作機制對於構建自定義LLM至關重要。雖然文章提供了程式碼範例和流程圖，但建構一個高效能LLM仍面臨許多挑戰，例如巨量資料的處理、高效能運算資源的需求以及模型訓練的複雜度。展望未來，LLM的發展趨勢將聚焦於更輕量化的模型架構、更高效的訓練方法以及更廣泛的應用場景。玄貓認為，隨著技術的持續演進，LLM將在更多領域展現其強大的能力，並推動人工智慧應用的普及化。

玄貓

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。