- 単一のテンソルと行列積を通じて、Llama3をゼロから実装。
- Metaが提供したLlama3モデルファイルからテンソルを直接ロード
LLaMA-3モデルのスクラッチ実装の要約
トークナイザーの設定
- Tiktokenライブラリを使ってトークナイザーを設定
- 特殊トークンを定義してトークナイザーに追加
モデルファイルの読み込み
- PyTorchを使ってモデルファイル(
consolidated.00.pth)をロード
- モデルの構成を
params.jsonファイルから読み込む
- 次元数(
dim)、レイヤー数(n_layers)、ヘッド数(n_heads)などの情報を含む
テキストをトークンに変換
- プロンプトテキストをトークナイザーでトークン列に変換
- 各トークンを対応する埋め込みに変換
- RMS正規化を使って埋め込みを正規化
アテンションの実装
- クエリ(
wq)、キー(wk)、値(wv)、出力(wo)行列をモデルからロード
- 各トークンについてクエリ、キー、値ベクトルを計算
- RoPE(Rotary Positional Embedding)を使って位置情報を追加
- クエリとキーの内積を計算してアテンションスコアを算出
- 未来トークンに対するアテンションスコアをマスク
- Softmax関数を適用してアテンション分布を計算
- アテンション分布と値ベクトルを掛け合わせてアテンション結果を計算
マルチヘッドアテンション
- すべてのアテンションヘッドについてアテンション計算を実行
- 各ヘッドの結果を連結(concatenate)して最終的なアテンション結果を生成
フィードフォワードネットワーク
- SwiGLU(Swish Gated Linear Unit)活性化関数を使ったフィードフォワードネットワークを実装
- アテンション結果とフィードフォワードネットワークの出力を足し合わせて最終埋め込みを生成
全レイヤーの反復
- すべてのトランスフォーマーレイヤーについてアテンションとフィードフォワードネットワークの計算を反復
- 最終埋め込みをRMS正規化
トークン予測
- 最終埋め込みを出力行列と掛け合わせてlogitsを計算
- logitsの中で最も高い値を持つトークンを次のトークンとして予測
- 予測されたトークンをデコードして出力
GN⁺の意見
- この記事はLlama3モデルの内部構造と動作方式を理解するうえで非常に有用。 特に、ゼロから実装する過程を通じて、モデルの各構成要素がどのように相互作用するのかを明確に把握できる。
- 初級ソフトウェアエンジニアにはやや複雑かもしれない。 ただし、段階的な説明がよく整理されているため、ゆっくり追えば理解できる。
- RoPE(回転位置埋め込み)のような高度な概念を導入してモデル性能を向上させる方法を学べる。 これは他のNLPモデルを実装・改善する際にも役立つ可能性がある。
- この記事を通じてディープラーニングモデルの内部構造と動作方式を深く理解できる。 これはモデルの最適化やデバッグの際に大いに役立つはず。
1件のコメント
アーニャがかわいいですね