大家好，本文分为三个章节，深入浅出地解读大模型的技术
0. 大纲
具体如下三个章节：
1、LLaMA、ChatGLM、Falcon等大语言模型的技术细节比较
当我们深入探索LLaMA、ChatGLM与Falcon等大语言模型的奥秘时，不难发现它们在技术实现的层面上既有着诸多共通之处，又各自展现出独特的魅力。例如，在tokenizer（分词器）的选择上，这些模型巧妙地根据自身的特性和应用场景进行定制，使得分词过程更加贴合实际需求。而在位置编码（Positional Encoding）的实现方式上，它们更是各显神通，对模型性能的提升起到了不可忽视的作用。此外，Layer Normalization（层归一化）与激活函数（Activation Function）的精心选择与运用，更是直接关乎到模型的训练速度与准确性，为模型的卓越表现奠定了坚实的基础。
2、大语言模型的分布式训练技术概览
在训练大语言模型的征途中，分布式技术无疑扮演了至关重要的角色。数据并行（Data Parallelism）以其独特的魅力，确保了多个处理单元能够并驾齐驱，同时处理不同的数据子集，从而显著提升了训练速度。而张量模型并行（Tensor Model Parallelism）与流水线并行（Pipeline Parallelism）则更是针对模型的不同部分进行了巧妙的分布式处理，进一步优化了计算资源的利用率。3D并行的引入，更是进一步拓展了分布式计算的广阔天地。
与此同时，零冗余优化器ZeRO（Zero Redundancy Optimizer）与CPU卸载技术ZeRo-offload携手并进，通过减少内存占用与提高计算效率的方式，为训练过程按下了加速键。而混合精度训练（Mixed Precision Training）则以其独特的智慧，巧妙地结合了不同精度的计算方式，既保证了计算速度又兼顾了内存占用。此外，激活重计算技术（Activation Recomputation）、Flash Attention与Paged Attention等优化策略的加入，更是如虎添翼般提升了模型的训练效率与准确性。
3、大语言模型的参数高效微调技术探索
在微调大语言模型的征途中，参数的高效利用成为了我们关注的焦点。Prompt Tuning、Prefix Tuning与Adapter等方法以其独特的魅力脱颖而出，它们通过调整模型的部分参数而非全部参数的方式实现了高效的模型定制。而LLaMA-Adapter与LoRA等技术的加入更是为这一过程增添了新的活力与可能性使得模型能够更快地适应新的任务与领域同时保持其卓越的性能水平。
1. 大语言模型的细节
1.0 transformer 与 LLM
1.1 模型结构
1.2 训练目标
1.3 tokenizer
1.4 位置编码
1.5 层归一化
1.6 激活函数
1.7 Multi-query Attention 与 Grouped-query Attention
1.8 并行 transformer block
1.9 总结-训练稳定性
2. LLM 的分布式预训练
2.0 点对点通信与集体通信
2.1 数据并行
2.2 张量并行
2.3 流水线并行
2.4 3D 并行
2.5 混合精度训练
2.6 激活重计算
2.7 ZeRO，零冗余优化器
2.8 CPU-offload，ZeRO-offload
2.9 Flash Attention
2.10 vLLM: Paged Attention
3. LLM 的参数高效微调
3.0 为什么进行参数高效微调？
3.1 prompt tuning
3.2 prefix tuning
3.3 adapter
3.4 LLaMA adapter
3.5 LoRA
3.6 实验比较
4. 参考文献
