llama2.c的简明教程:从零开始理解大语言模型推理

llama2.c的简明教程:从零开始理解大语言模型推理

大语言模型(LLM)已经成为人工智能领域的热门话题,但对于很多人来说,其内部工作原理仍然是一个黑盒。本文将通过解析llama2.c这个简化的LLM推理实现,带领读者一步步揭开大语言模型的神秘面纱。

为什么要学习llama2.c?

llama2.c是由著名AI研究者Andrej Karpathy开发的一个极简的LLM推理实现。它仅用700行C代码就实现了Llama 2模型的完整推理过程,是学习大语言模型原理的绝佳材料。相比庞大复杂的生产级实现,llama2.c去除了所有不必要的细节,让我们可以专注于LLM的核心原理。

Transformer模型结构概览

在深入代码之前,我们先快速回顾一下Transformer模型的基本结构:

1. 嵌入层:将输入token转换为向量表示
2. Transformer层(重复多次):
   • 多头自注意力机制
   • 前馈神经网络
3. 分类层:预测下一个token的概率分布

llama2.c的代码结构也与此对应,主要包含三个部分:结构体定义、主循环逻辑和前向传播函数。接下来我们将逐一剖析这些关键部分。

核心数据结构

llama2.c定义了三个重要的结构体:

1. Config:存储模型配置,如层数、维度等
2. TransformerWeights:存储模型权重
3. RunState:存储推理过程中的中间状态

这些结构体的定义非常直观,与Transformer的组成一一对应。例如:

typedef struct {
    int dim;           // transformer维度
    int hidden_dim;    // 前馈网络隐藏层维度  
    int n_layers;      // 层数
    int n_heads;       // 注意力头数
    int n_kv_heads;    // Key/Value头数
    int vocab_size;    // 词表大小
    int seq_len;       // 最大序列长度
} Config;

主循环逻辑

llama2.c的main函数实现了整个推理过程的主循环:

1. 初始化:加载模型配置和权重
2. 对输入prompt进行编码
3. 循环生成:
   • 调用transformer函数进行前向传播
   • 根据输出logits采样下一个token
   • 将新token加入序列,继续下一轮生成

这个过程直观地展示了LLM是如何一步步生成文本的。

前向传播详解

transformer函数实现了模型的核心前向传播逻辑,包括:

1. 词嵌入查找
2. 位置编码(RoPE)
3. 自注意力计算
4. 前馈网络
5. 残差连接和层归一化

让我们重点看看自注意力机制的实现:

// 计算注意力分数
for (int t = 0; t <= pos; t++) {
    float* k = s->key_cache + loff + t * dim + h * head_size;
    float score = 0.0f;
    for (int i = 0; i < head_size; i++) {
        score += q[i] * k[i];
    }
    score /= sqrtf(head_size);
    att[t] = score;
}

// Softmax并加权求和  
softmax(att, pos + 1);
for (int t = 0; t <= pos; t++) {
    float* v = s->value_cache + loff + t * dim + h * head_size;
    float a = att[t];
    for (int i = 0; i < head_size; i++) {
        xb[i] += a * v[i];
    }
}

这段代码清晰地展示了自注意力的计算过程:query与所有key做点积,归一化后得到注意力权重,最后对value进行加权求和。

采样与生成

生成过程中的一个关键步骤是根据模型输出的logits采样下一个token。llama2.c实现了两种采样方式:

1. 贪婪搜索:始终选择概率最高的token
2. 温度采样:根据温度参数调节分布,增加随机性

if (temperature == 0.0f) {
    // 贪婪搜索
    next = argmax(state.logits, config.vocab_size);
} else {
    // 温度采样
    for (int q=0; q<config.vocab_size; q++) { 
        state.logits[q] /= temperature; 
    }
    softmax(state.logits, config.vocab_size);
    next = sample(state.logits, config.vocab_size);
}

这种灵活的采样策略让模型可以在确定性和创造性之间取得平衡。

结语

通过解析llama2.c,我们深入了解了大语言模型推理的全过程。从数据结构的设计到核心算法的实现,llama2.c为我们揭示了LLM的内部工作原理。这种知识不仅有助于我们更好地理解和使用现有的LLM,还为进一步改进和创新奠定了基础。

大语言模型技术正在飞速发展,但其核心原理依然基于我们在本文中讨论的这些基本概念。通过学习llama2.c,我们获得了理解更复杂LLM实现的钥匙。希望这篇教程能激发你进一步探索AI领域的兴趣!

最后,用这只可爱的小猫咪结束我们的教程。就像这只好奇的小猫一样,保持对新知识的好奇和探索精神,你一定会在AI的广阔天地中有更多精彩发现!