mirror of https://github.com/carlospolop/hacktricks synced 2024-11-28 07:31:10 +00:00

Translator 936d743cec Translated ['README.md', 'binary-exploitation/basic-stack-binary-exploit

2024-11-27 17:25:35 +00:00

42 KiB

Raw Permalink Blame History

5. LLM Architecture

LLM Architecture

{% hint style="success" %} इस पांचवे चरण का लक्ष्य बहुत सरल है: पूर्ण LLM की आर्किटेक्चर विकसित करना। सब कुछ एक साथ रखें, सभी परतों को लागू करें और पाठ उत्पन्न करने या पाठ को आईडी में और इसके विपरीत परिवर्तित करने के लिए सभी कार्यों को बनाएं।

यह आर्किटेक्चर प्रशिक्षण और भविष्यवाणी दोनों के लिए उपयोग किया जाएगा, जब इसे प्रशिक्षित किया गया हो। {% endhint %}

LLM आर्किटेक्चर का उदाहरण https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/blob/main/ch04/01_main-chapter-code/ch04.ipynb:

एक उच्च स्तर का प्रतिनिधित्व देखा जा सकता है:

https://camo.githubusercontent.com/6c8c392f72d5b9e86c94aeb9470beab435b888d24135926f1746eb88e0cc18fb/68747470733a2f2f73656261737469616e72617363686b612e636f6d2f696d616765732f4c4c4d732d66726f6d2d736372617463682d696d616765732f636830345f636f6d707265737365642f31332e776562703f31

Input (Tokenized Text): प्रक्रिया टोकनयुक्त पाठ के साथ शुरू होती है, जिसे संख्यात्मक प्रतिनिधित्व में परिवर्तित किया जाता है।
Token Embedding and Positional Embedding Layer: टोकनयुक्त पाठ को टोकन एम्बेडिंग परत और पोजिशनल एम्बेडिंग परत के माध्यम से भेजा जाता है, जो अनुक्रम में टोकनों की स्थिति को कैप्चर करता है, जो शब्द क्रम को समझने के लिए महत्वपूर्ण है।
Transformer Blocks: मॉडल में 12 ट्रांसफार्मर ब्लॉक्स होते हैं, प्रत्येक में कई परतें होती हैं। ये ब्लॉक्स निम्नलिखित अनुक्रम को दोहराते हैं:

Masked Multi-Head Attention: मॉडल को एक बार में इनपुट पाठ के विभिन्न भागों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है।
Layer Normalization: प्रशिक्षण को स्थिर और सुधारने के लिए एक सामान्यीकरण कदम।
Feed Forward Layer: ध्यान परत से जानकारी को संसाधित करने और अगले टोकन के बारे में भविष्यवाणी करने के लिए जिम्मेदार।
Dropout Layers: ये परतें प्रशिक्षण के दौरान यादृच्छिक रूप से इकाइयों को छोड़कर ओवरफिटिंग को रोकती हैं।

Final Output Layer: मॉडल एक 4x50,257-आयामी टेन्सर आउटपुट करता है, जहाँ 50,257 शब्दावली के आकार का प्रतिनिधित्व करता है। इस टेन्सर में प्रत्येक पंक्ति एक वेक्टर के अनुरूप होती है जिसका उपयोग मॉडल अनुक्रम में अगले शब्द की भविष्यवाणी करने के लिए करता है।
Goal: उद्देश्य इन एम्बेडिंग को लेना और उन्हें फिर से पाठ में परिवर्तित करना है। विशेष रूप से, आउटपुट की अंतिम पंक्ति का उपयोग अगले शब्द को उत्पन्न करने के लिए किया जाता है, जिसे इस आरेख में "आगे" के रूप में दर्शाया गया है।

Code representation

import torch
import torch.nn as nn
import tiktoken

class GELU(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()

def forward(self, x):
return 0.5 * x * (1 + torch.tanh(
torch.sqrt(torch.tensor(2.0 / torch.pi)) *
(x + 0.044715 * torch.pow(x, 3))
))

class FeedForward(nn.Module):
def __init__(self, cfg):
super().__init__()
self.layers = nn.Sequential(
nn.Linear(cfg["emb_dim"], 4 * cfg["emb_dim"]),
GELU(),
nn.Linear(4 * cfg["emb_dim"], cfg["emb_dim"]),
)

def forward(self, x):
return self.layers(x)

class MultiHeadAttention(nn.Module):
def __init__(self, d_in, d_out, context_length, dropout, num_heads, qkv_bias=False):
super().__init__()
assert d_out % num_heads == 0, "d_out must be divisible by num_heads"

self.d_out = d_out
self.num_heads = num_heads
self.head_dim = d_out // num_heads # Reduce the projection dim to match desired output dim

self.W_query = nn.Linear(d_in, d_out, bias=qkv_bias)
self.W_key = nn.Linear(d_in, d_out, bias=qkv_bias)
self.W_value = nn.Linear(d_in, d_out, bias=qkv_bias)
self.out_proj = nn.Linear(d_out, d_out)  # Linear layer to combine head outputs
self.dropout = nn.Dropout(dropout)
self.register_buffer('mask', torch.triu(torch.ones(context_length, context_length), diagonal=1))

def forward(self, x):
b, num_tokens, d_in = x.shape

keys = self.W_key(x) # Shape: (b, num_tokens, d_out)
queries = self.W_query(x)
values = self.W_value(x)

# We implicitly split the matrix by adding a `num_heads` dimension
# Unroll last dim: (b, num_tokens, d_out) -> (b, num_tokens, num_heads, head_dim)
keys = keys.view(b, num_tokens, self.num_heads, self.head_dim)
values = values.view(b, num_tokens, self.num_heads, self.head_dim)
queries = queries.view(b, num_tokens, self.num_heads, self.head_dim)

# Transpose: (b, num_tokens, num_heads, head_dim) -> (b, num_heads, num_tokens, head_dim)
keys = keys.transpose(1, 2)
queries = queries.transpose(1, 2)
values = values.transpose(1, 2)

# Compute scaled dot-product attention (aka self-attention) with a causal mask
attn_scores = queries @ keys.transpose(2, 3)  # Dot product for each head

# Original mask truncated to the number of tokens and converted to boolean
mask_bool = self.mask.bool()[:num_tokens, :num_tokens]

# Use the mask to fill attention scores
attn_scores.masked_fill_(mask_bool, -torch.inf)

attn_weights = torch.softmax(attn_scores / keys.shape[-1]**0.5, dim=-1)
attn_weights = self.dropout(attn_weights)

# Shape: (b, num_tokens, num_heads, head_dim)
context_vec = (attn_weights @ values).transpose(1, 2)

# Combine heads, where self.d_out = self.num_heads * self.head_dim
context_vec = context_vec.contiguous().view(b, num_tokens, self.d_out)
context_vec = self.out_proj(context_vec) # optional projection

return context_vec

class LayerNorm(nn.Module):
def __init__(self, emb_dim):
super().__init__()
self.eps = 1e-5
self.scale = nn.Parameter(torch.ones(emb_dim))
self.shift = nn.Parameter(torch.zeros(emb_dim))

def forward(self, x):
mean = x.mean(dim=-1, keepdim=True)
var = x.var(dim=-1, keepdim=True, unbiased=False)
norm_x = (x - mean) / torch.sqrt(var + self.eps)
return self.scale * norm_x + self.shift

class TransformerBlock(nn.Module):
def __init__(self, cfg):
super().__init__()
self.att = MultiHeadAttention(
d_in=cfg["emb_dim"],
d_out=cfg["emb_dim"],
context_length=cfg["context_length"],
num_heads=cfg["n_heads"],
dropout=cfg["drop_rate"],
qkv_bias=cfg["qkv_bias"])
self.ff = FeedForward(cfg)
self.norm1 = LayerNorm(cfg["emb_dim"])
self.norm2 = LayerNorm(cfg["emb_dim"])
self.drop_shortcut = nn.Dropout(cfg["drop_rate"])

def forward(self, x):
# Shortcut connection for attention block
shortcut = x
x = self.norm1(x)
x = self.att(x)  # Shape [batch_size, num_tokens, emb_size]
x = self.drop_shortcut(x)
x = x + shortcut  # Add the original input back

# Shortcut connection for feed forward block
shortcut = x
x = self.norm2(x)
x = self.ff(x)
x = self.drop_shortcut(x)
x = x + shortcut  # Add the original input back

return x


class GPTModel(nn.Module):
def __init__(self, cfg):
super().__init__()
self.tok_emb = nn.Embedding(cfg["vocab_size"], cfg["emb_dim"])
self.pos_emb = nn.Embedding(cfg["context_length"], cfg["emb_dim"])
self.drop_emb = nn.Dropout(cfg["drop_rate"])

self.trf_blocks = nn.Sequential(
*[TransformerBlock(cfg) for _ in range(cfg["n_layers"])])

self.final_norm = LayerNorm(cfg["emb_dim"])
self.out_head = nn.Linear(
cfg["emb_dim"], cfg["vocab_size"], bias=False
)

def forward(self, in_idx):
batch_size, seq_len = in_idx.shape
tok_embeds = self.tok_emb(in_idx)
pos_embeds = self.pos_emb(torch.arange(seq_len, device=in_idx.device))
x = tok_embeds + pos_embeds  # Shape [batch_size, num_tokens, emb_size]
x = self.drop_emb(x)
x = self.trf_blocks(x)
x = self.final_norm(x)
logits = self.out_head(x)
return logits

GPT_CONFIG_124M = {
"vocab_size": 50257,    # Vocabulary size
"context_length": 1024, # Context length
"emb_dim": 768,         # Embedding dimension
"n_heads": 12,          # Number of attention heads
"n_layers": 12,         # Number of layers
"drop_rate": 0.1,       # Dropout rate
"qkv_bias": False       # Query-Key-Value bias
}

torch.manual_seed(123)
model = GPTModel(GPT_CONFIG_124M)
out = model(batch)
print("Input batch:\n", batch)
print("\nOutput shape:", out.shape)
print(out)

GELU सक्रियण फ़ंक्शन

# From https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/tree/main/ch04
class GELU(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()

def forward(self, x):
return 0.5 * x * (1 + torch.tanh(
torch.sqrt(torch.tensor(2.0 / torch.pi)) *
(x + 0.044715 * torch.pow(x, 3))
))

उद्देश्य और कार्यक्षमता

GELU (Gaussian Error Linear Unit): एक सक्रियण फ़ंक्शन जो मॉडल में गैर-रेखीयता को पेश करता है।
स्मूद सक्रियण: ReLU के विपरीत, जो नकारात्मक इनपुट को शून्य कर देता है, GELU इनपुट को आउटपुट में स्मूद तरीके से मैप करता है, जिससे नकारात्मक इनपुट के लिए छोटे, गैर-शून्य मानों की अनुमति मिलती है।
गणितीय परिभाषा:

{% hint style="info" %} इस फ़ंक्शन का उपयोग FeedForward लेयर के अंदर रेखीय परतों के बाद करने का लक्ष्य रेखीय डेटा को गैर-रेखीय में बदलना है ताकि मॉडल जटिल, गैर-रेखीय संबंधों को सीख सके। {% endhint %}

FeedForward न्यूरल नेटवर्क

आकृतियों को मैट्रिस के आकार को बेहतर समझने के लिए टिप्पणियों के रूप में जोड़ा गया है:

# From https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/tree/main/ch04
class FeedForward(nn.Module):
def __init__(self, cfg):
super().__init__()
self.layers = nn.Sequential(
nn.Linear(cfg["emb_dim"], 4 * cfg["emb_dim"]),
GELU(),
nn.Linear(4 * cfg["emb_dim"], cfg["emb_dim"]),
)

def forward(self, x):
# x shape: (batch_size, seq_len, emb_dim)

x = self.layers[0](x)# x shape: (batch_size, seq_len, 4 * emb_dim)
x = self.layers[1](x) # x shape remains: (batch_size, seq_len, 4 * emb_dim)
x = self.layers[2](x) # x shape: (batch_size, seq_len, emb_dim)
return x  # Output shape: (batch_size, seq_len, emb_dim)

उद्देश्य और कार्यक्षमता

पोजीशन-वाइज फीडफॉरवर्ड नेटवर्क: प्रत्येक पोजीशन पर अलग-अलग और समान रूप से दो-परतों वाला पूरी तरह से जुड़े नेटवर्क लागू करता है।
परत विवरण:
पहली रैखिक परत: emb_dim से 4 * emb_dim तक आयाम का विस्तार करता है।
GELU सक्रियण: गैर-रेखीयता लागू करता है।
दूसरी रैखिक परत: आयाम को फिर से emb_dim तक कम करता है।

{% hint style="info" %} जैसा कि आप देख सकते हैं, फीड फॉरवर्ड नेटवर्क 3 परतों का उपयोग करता है। पहली एक रैखिक परत है जो रैखिक वजन (मॉडल के अंदर प्रशिक्षित करने के लिए पैरामीटर) का उपयोग करके आयामों को 4 से गुणा करेगी। फिर, सभी उन आयामों में GELU फ़ंक्शन का उपयोग किया जाता है ताकि समृद्ध प्रतिनिधित्व को पकड़ने के लिए गैर-रेखीय भिन्नताएँ लागू की जा सकें और अंततः एक और रैखिक परत का उपयोग करके आयामों के मूल आकार पर वापस जाने के लिए किया जाता है। {% endhint %}

मल्टी-हेड ध्यान तंत्र

यह पहले के अनुभाग में पहले ही समझाया गया था।

उद्देश्य और कार्यक्षमता

मल्टी-हेड सेल्फ-अटेंशन: मॉडल को टोकन को एन्कोड करते समय इनपुट अनुक्रम के भीतर विभिन्न पोजीशनों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है।
मुख्य घटक:
क्वेरी, कीज़, वैल्यूज़: इनपुट के रैखिक प्रक्षिप्तियाँ, जो ध्यान स्कोर की गणना के लिए उपयोग की जाती हैं।
हेड्स: समानांतर में चलने वाले कई ध्यान तंत्र (num_heads), प्रत्येक के साथ एक कम आयाम (head_dim)।
ध्यान स्कोर: क्वेरी और कीज़ के डॉट उत्पाद के रूप में गणना की जाती है, स्केल और मास्क की जाती है।
मास्किंग: भविष्य के टोकनों पर ध्यान केंद्रित करने से रोकने के लिए एक कारणात्मक मास्क लागू किया जाता है (GPT जैसे ऑटोरिग्रेसिव मॉडलों के लिए महत्वपूर्ण)।
ध्यान वजन: मास्क किए गए और स्केल किए गए ध्यान स्कोर का सॉफ्टमैक्स।
संदर्भ वेक्टर: ध्यान वजन के अनुसार मानों का भारित योग।
आउटपुट प्रक्षिप्ति: सभी हेड्स के आउटपुट को संयोजित करने के लिए रैखिक परत।

{% hint style="info" %} इस नेटवर्क का लक्ष्य एक ही संदर्भ में टोकनों के बीच संबंधों को खोजना है। इसके अलावा, टोकनों को विभिन्न हेड्स में विभाजित किया जाता है ताकि ओवरफिटिंग को रोका जा सके, हालांकि प्रत्येक हेड में पाए गए अंतिम संबंधों को इस नेटवर्क के अंत में संयोजित किया जाता है।

इसके अलावा, प्रशिक्षण के दौरान एक कारणात्मक मास्क लागू किया जाता है ताकि बाद के टोकनों को एक टोकन के लिए विशिष्ट संबंधों को देखते समय ध्यान में न लिया जाए और कुछ ड्रॉपआउट भी लागू किया जाता है ताकि ओवरफिटिंग को रोका जा सके। {% endhint %}

परत सामान्यीकरण

# From https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/tree/main/ch04
class LayerNorm(nn.Module):
def __init__(self, emb_dim):
super().__init__()
self.eps = 1e-5 # Prevent division by zero during normalization.
self.scale = nn.Parameter(torch.ones(emb_dim))
self.shift = nn.Parameter(torch.zeros(emb_dim))

def forward(self, x):
mean = x.mean(dim=-1, keepdim=True)
var = x.var(dim=-1, keepdim=True, unbiased=False)
norm_x = (x - mean) / torch.sqrt(var + self.eps)
return self.scale * norm_x + self.shift

उद्देश्य और कार्यक्षमता

लेयर नॉर्मलाइजेशन: एक तकनीक जो बैच में प्रत्येक व्यक्तिगत उदाहरण के लिए विशेषताओं (एम्बेडिंग आयामों) के बीच इनपुट को सामान्य करने के लिए उपयोग की जाती है।
घटक:
eps: एक छोटा स्थिरांक (1e-5) जो सामान्यीकरण के दौरान शून्य से विभाजन को रोकने के लिए वैरिएंस में जोड़ा जाता है।
scale और shift: सीखने योग्य पैरामीटर (nn.Parameter) जो मॉडल को सामान्यीकृत आउटपुट को स्केल और शिफ्ट करने की अनुमति देते हैं। इन्हें क्रमशः एक और शून्य पर प्रारंभ किया जाता है।
सामान्यीकरण प्रक्रिया:
मीन की गणना (mean): इनपुट x का मीन एम्बेडिंग आयाम (dim=-1) के पार गणना करता है, प्रसार के लिए आयाम को बनाए रखते हुए (keepdim=True)।
वैरिएंस की गणना (var): एम्बेडिंग आयाम के पार x का वैरिएंस गणना करता है, आयाम को भी बनाए रखते हुए। unbiased=False पैरामीटर यह सुनिश्चित करता है कि वैरिएंस पूर्वाग्रहित अनुमानक का उपयोग करके गणना की जाती है (N के बजाय N-1 से विभाजित करना), जो विशेषताओं के बजाय नमूनों के ऊपर सामान्यीकृत करते समय उपयुक्त है।
नॉर्मलाइज करें (norm_x): x से मीन घटाता है और वैरिएंस के वर्गमूल के साथ eps को जोड़कर विभाजित करता है।
स्केल और शिफ्ट: सामान्यीकृत आउटपुट पर सीखने योग्य scale और shift पैरामीटर लागू करता है।

{% hint style="info" %} लक्ष्य यह सुनिश्चित करना है कि समान टोकन के सभी आयामों में 0 का मीन और 1 का वैरिएंस हो। इसका लक्ष्य गहरे न्यूरल नेटवर्क के प्रशिक्षण को स्थिर करना है, जो प्रशिक्षण के दौरान पैरामीटर के अद्यतन के कारण नेटवर्क सक्रियण के वितरण में परिवर्तन को आंतरिक सह-परिवर्तन शिफ्ट के रूप में संदर्भित करता है। {% endhint %}

ट्रांसफार्मर ब्लॉक

# From https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/tree/main/ch04

class TransformerBlock(nn.Module):
def __init__(self, cfg):
super().__init__()
self.att = MultiHeadAttention(
d_in=cfg["emb_dim"],
d_out=cfg["emb_dim"],
context_length=cfg["context_length"],
num_heads=cfg["n_heads"],
dropout=cfg["drop_rate"],
qkv_bias=cfg["qkv_bias"]
)
self.ff = FeedForward(cfg)
self.norm1 = LayerNorm(cfg["emb_dim"])
self.norm2 = LayerNorm(cfg["emb_dim"])
self.drop_shortcut = nn.Dropout(cfg["drop_rate"])

def forward(self, x):
# x shape: (batch_size, seq_len, emb_dim)

# Shortcut connection for attention block
shortcut = x  # shape: (batch_size, seq_len, emb_dim)
x = self.norm1(x)  # shape remains (batch_size, seq_len, emb_dim)
x = self.att(x)    # shape: (batch_size, seq_len, emb_dim)
x = self.drop_shortcut(x)  # shape remains (batch_size, seq_len, emb_dim)
x = x + shortcut   # shape: (batch_size, seq_len, emb_dim)

# Shortcut connection for feedforward block
shortcut = x       # shape: (batch_size, seq_len, emb_dim)
x = self.norm2(x)  # shape remains (batch_size, seq_len, emb_dim)
x = self.ff(x)     # shape: (batch_size, seq_len, emb_dim)
x = self.drop_shortcut(x)  # shape remains (batch_size, seq_len, emb_dim)
x = x + shortcut   # shape: (batch_size, seq_len, emb_dim)

return x  # Output shape: (batch_size, seq_len, emb_dim)

उद्देश्य और कार्यक्षमता

परतों का संयोजन: मल्टी-हेड ध्यान, फीडफॉरवर्ड नेटवर्क, परत सामान्यीकरण, और अवशिष्ट कनेक्शन को जोड़ता है।
परत सामान्यीकरण: स्थिर प्रशिक्षण के लिए ध्यान और फीडफॉरवर्ड परतों से पहले लागू किया जाता है।
अवशिष्ट कनेक्शन (शॉर्टकट): ग्रेडिएंट प्रवाह में सुधार करने और गहरे नेटवर्क के प्रशिक्षण को सक्षम करने के लिए एक परत के इनपुट को इसके आउटपुट में जोड़ता है।
ड्रॉपआउट: नियमितीकरण के लिए ध्यान और फीडफॉरवर्ड परतों के बाद लागू किया जाता है।

चरण-दर-चरण कार्यक्षमता

पहला अवशिष्ट पथ (स्वयं-ध्यान):

इनपुट (shortcut): अवशिष्ट कनेक्शन के लिए मूल इनपुट को सहेजें।
परत मानक (norm1): इनपुट को सामान्यीकृत करें।
मल्टी-हेड ध्यान (att): स्वयं-ध्यान लागू करें।
ड्रॉपआउट (drop_shortcut): नियमितीकरण के लिए ड्रॉपआउट लागू करें।
अवशिष्ट जोड़ें (x + shortcut): मूल इनपुट के साथ मिलाएं।

दूसरा अवशिष्ट पथ (फीडफॉरवर्ड):

इनपुट (shortcut): अगले अवशिष्ट कनेक्शन के लिए अपडेटेड इनपुट को सहेजें।
परत मानक (norm2): इनपुट को सामान्यीकृत करें।
फीडफॉरवर्ड नेटवर्क (ff): फीडफॉरवर्ड परिवर्तन लागू करें।
ड्रॉपआउट (drop_shortcut): ड्रॉपआउट लागू करें।
अवशिष्ट जोड़ें (x + shortcut): पहले अवशिष्ट पथ से इनपुट के साथ मिलाएं।

{% hint style="info" %} ट्रांसफार्मर ब्लॉक सभी नेटवर्क को एक साथ समूहित करता है और प्रशिक्षण स्थिरता और परिणामों में सुधार के लिए कुछ सामान्यीकरण और ड्रॉपआउट लागू करता है।
ध्यान दें कि ड्रॉपआउट का उपयोग प्रत्येक नेटवर्क के उपयोग के बाद किया जाता है जबकि सामान्यीकरण पहले लागू किया जाता है।

इसके अलावा, यह शॉर्टकट का भी उपयोग करता है जिसमें एक नेटवर्क के आउटपुट को इसके इनपुट के साथ जोड़ना शामिल है। यह सुनिश्चित करके वैनिशिंग ग्रेडिएंट समस्या को रोकने में मदद करता है कि प्रारंभिक परतें "जितना" योगदान करती हैं जितना कि अंतिम परतें। {% endhint %}

GPTModel

आकृतियों को मैट्रिसेस के आकार को बेहतर समझने के लिए टिप्पणियों के रूप में जोड़ा गया है:

# From https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/tree/main/ch04
class GPTModel(nn.Module):
def __init__(self, cfg):
super().__init__()
self.tok_emb = nn.Embedding(cfg["vocab_size"], cfg["emb_dim"])
# shape: (vocab_size, emb_dim)

self.pos_emb = nn.Embedding(cfg["context_length"], cfg["emb_dim"])
# shape: (context_length, emb_dim)

self.drop_emb = nn.Dropout(cfg["drop_rate"])

self.trf_blocks = nn.Sequential(
*[TransformerBlock(cfg) for _ in range(cfg["n_layers"])]
)
# Stack of TransformerBlocks

self.final_norm = LayerNorm(cfg["emb_dim"])
self.out_head = nn.Linear(cfg["emb_dim"], cfg["vocab_size"], bias=False)
# shape: (emb_dim, vocab_size)

def forward(self, in_idx):
# in_idx shape: (batch_size, seq_len)
batch_size, seq_len = in_idx.shape

# Token embeddings
tok_embeds = self.tok_emb(in_idx)
# shape: (batch_size, seq_len, emb_dim)

# Positional embeddings
pos_indices = torch.arange(seq_len, device=in_idx.device)
# shape: (seq_len,)
pos_embeds = self.pos_emb(pos_indices)
# shape: (seq_len, emb_dim)

# Add token and positional embeddings
x = tok_embeds + pos_embeds  # Broadcasting over batch dimension
# x shape: (batch_size, seq_len, emb_dim)

x = self.drop_emb(x)  # Dropout applied
# x shape remains: (batch_size, seq_len, emb_dim)

x = self.trf_blocks(x)  # Pass through Transformer blocks
# x shape remains: (batch_size, seq_len, emb_dim)

x = self.final_norm(x)  # Final LayerNorm
# x shape remains: (batch_size, seq_len, emb_dim)

logits = self.out_head(x)  # Project to vocabulary size
# logits shape: (batch_size, seq_len, vocab_size)

return logits  # Output shape: (batch_size, seq_len, vocab_size)

उद्देश्य और कार्यक्षमता

Embedding Layers:
Token Embeddings (tok_emb): टोकन अनुक्रमांक को एम्बेडिंग में परिवर्तित करता है। याद दिलाने के लिए, ये शब्दावली में प्रत्येक टोकन के प्रत्येक आयाम को दिए गए वजन हैं।
Positional Embeddings (pos_emb): एम्बेडिंग में स्थिति संबंधी जानकारी जोड़ता है ताकि टोकनों के क्रम को कैप्चर किया जा सके। याद दिलाने के लिए, ये टेक्स्ट में स्थिति के अनुसार टोकन को दिए गए वजन हैं।
Dropout (drop_emb): नियमितीकरण के लिए एम्बेडिंग पर लागू किया जाता है।
Transformer Blocks (trf_blocks): एम्बेडिंग को प्रोसेस करने के लिए n_layers ट्रांसफार्मर ब्लॉकों का स्टैक।
Final Normalization (final_norm): आउटपुट लेयर से पहले लेयर नॉर्मलाइजेशन।
Output Layer (out_head): अंतिम छिपे हुए राज्यों को शब्दावली के आकार में प्रक्षिप्त करता है ताकि भविष्यवाणी के लिए लॉजिट्स उत्पन्न हो सकें।

{% hint style="info" %} इस वर्ग का लक्ष्य अनुक्रम में अगले टोकन की भविष्यवाणी करने के लिए सभी अन्य उल्लेखित नेटवर्क का उपयोग करना है, जो टेक्स्ट जनरेशन जैसे कार्यों के लिए मौलिक है।

ध्यान दें कि यह जितने ट्रांसफार्मर ब्लॉकों की संख्या बताई गई है, उतने का उपयोग करेगा और प्रत्येक ट्रांसफार्मर ब्लॉक एक मल्टी-हेड अटेंशन नेट, एक फीड फॉरवर्ड नेट और कई नॉर्मलाइजेशन का उपयोग कर रहा है। इसलिए यदि 12 ट्रांसफार्मर ब्लॉक्स का उपयोग किया जाता है, तो इसे 12 से गुणा करें।

इसके अलावा, एक नॉर्मलाइजेशन लेयर आउटपुट से पहले जोड़ी जाती है और अंत में परिणामों को उचित आयामों के साथ प्राप्त करने के लिए एक अंतिम रैखिक लेयर लागू की जाती है। ध्यान दें कि प्रत्येक अंतिम वेक्टर का आकार उपयोग की गई शब्दावली के आकार के बराबर है। इसका कारण यह है कि यह शब्दावली के भीतर संभावित टोकन के लिए एक संभावना प्राप्त करने की कोशिश कर रहा है। {% endhint %}

प्रशिक्षित करने के लिए पैरामीटर की संख्या

GPT संरचना को परिभाषित करने के बाद, प्रशिक्षित करने के लिए पैरामीटर की संख्या पता लगाना संभव है:

GPT_CONFIG_124M = {
"vocab_size": 50257,    # Vocabulary size
"context_length": 1024, # Context length
"emb_dim": 768,         # Embedding dimension
"n_heads": 12,          # Number of attention heads
"n_layers": 12,         # Number of layers
"drop_rate": 0.1,       # Dropout rate
"qkv_bias": False       # Query-Key-Value bias
}

model = GPTModel(GPT_CONFIG_124M)
total_params = sum(p.numel() for p in model.parameters())
print(f"Total number of parameters: {total_params:,}")
# Total number of parameters: 163,009,536

चरण-दर-चरण गणना

1. एम्बेडिंग परतें: टोकन एम्बेडिंग और स्थिति एम्बेडिंग

परत: nn.Embedding(vocab_size, emb_dim)
पैरामीटर: vocab_size * emb_dim

token_embedding_params = 50257 * 768 = 38,597,376

लेयर: nn.Embedding(context_length, emb_dim)
पैरामीटर्स: context_length * emb_dim

position_embedding_params = 1024 * 768 = 786,432

कुल एम्बेडिंग पैरामीटर

embedding_params = token_embedding_params + position_embedding_params
embedding_params = 38,597,376 + 786,432 = 39,383,808

2. Transformer Blocks

There are 12 transformer blocks, so we'll calculate the parameters for one block and then multiply by 12.

Parameters per Transformer Block

a. Multi-Head Attention

Components:
Query Linear Layer (W_query): nn.Linear(emb_dim, emb_dim, bias=False)
Key Linear Layer (W_key): nn.Linear(emb_dim, emb_dim, bias=False)
Value Linear Layer (W_value): nn.Linear(emb_dim, emb_dim, bias=False)
Output Projection (out_proj): nn.Linear(emb_dim, emb_dim)
Calculations:
Each of W_query, W_key, W_value:

qkv_params = emb_dim * emb_dim = 768 * 768 = 589,824

Since there are three such layers:

total_qkv_params = 3 * qkv_params = 3 * 589,824 = 1,769,472

Output Projection (out_proj):

out_proj_params = (emb_dim * emb_dim) + emb_dim = (768 * 768) + 768 = 589,824 + 768 = 590,592

Total Multi-Head Attention Parameters:

mha_params = total_qkv_params + out_proj_params
mha_params = 1,769,472 + 590,592 = 2,360,064

b. FeedForward Network

Components:
First Linear Layer: nn.Linear(emb_dim, 4 * emb_dim)
Second Linear Layer: nn.Linear(4 * emb_dim, emb_dim)
Calculations:
First Linear Layer:

ff_first_layer_params = (emb_dim * 4 * emb_dim) + (4 * emb_dim)
ff_first_layer_params = (768 * 3072) + 3072 = 2,359,296 + 3,072 = 2,362,368

Second Linear Layer:

ff_second_layer_params = (4 * emb_dim * emb_dim) + emb_dim
ff_second_layer_params = (3072 * 768) + 768 = 2,359,296 + 768 = 2,360,064

Total FeedForward Parameters:

ff_params = ff_first_layer_params + ff_second_layer_params
ff_params = 2,362,368 + 2,360,064 = 4,722,432

c. Layer Normalizations

Components:
Two LayerNorm instances per block.
Each LayerNorm has 2 * emb_dim parameters (scale and shift).
Calculations:

layer_norm_params_per_block = 2 * (2 * emb_dim) = 2 * 768 * 2 = 3,072

d. Total Parameters per Transformer Block

pythonCopy codeparams_per_block = mha_params + ff_params + layer_norm_params_per_block
params_per_block = 2,360,064 + 4,722,432 + 3,072 = 7,085,568

सभी ट्रांसफार्मर ब्लॉक्स के लिए कुल पैरामीटर

pythonCopy codetotal_transformer_blocks_params = params_per_block * n_layers
total_transformer_blocks_params = 7,085,568 * 12 = 85,026,816

3. अंतिम परतें

क. अंतिम परत सामान्यीकरण

पैरामीटर: 2 * emb_dim (स्केल और शिफ्ट)

pythonCopy codefinal_layer_norm_params = 2 * 768 = 1,536

b. आउटपुट प्रोजेक्शन लेयर (out_head)

लेयर: nn.Linear(emb_dim, vocab_size, bias=False)
पैरामीटर्स: emb_dim * vocab_size

pythonCopy codeoutput_projection_params = 768 * 50257 = 38,597,376

4. सभी पैरामीटर का सारांश

pythonCopy codetotal_params = (
embedding_params +
total_transformer_blocks_params +
final_layer_norm_params +
output_projection_params
)
total_params = (
39,383,808 +
85,026,816 +
1,536 +
38,597,376
)
total_params = 163,009,536

Generate Text

एक ऐसा मॉडल होना जो अगले टोकन की भविष्यवाणी करता है जैसे कि पहले वाला, बस अंतिम टोकन मानों को आउटपुट से लेना आवश्यक है (क्योंकि वे भविष्यवाणी किए गए टोकन के होंगे), जो कि शब्दावली में प्रत्येक प्रविष्टि के लिए एक मान होगा और फिर softmax फ़ंक्शन का उपयोग करके आयामों को उन संभावनाओं में सामान्यीकृत करना होगा जो 1 के बराबर होती हैं और फिर सबसे बड़े प्रविष्टि का अनुक्रमांक प्राप्त करना होगा, जो कि शब्दावली के भीतर शब्द का अनुक्रमांक होगा।

Code from https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/blob/main/ch04/01_main-chapter-code/ch04.ipynb:

def generate_text_simple(model, idx, max_new_tokens, context_size):
# idx is (batch, n_tokens) array of indices in the current context
for _ in range(max_new_tokens):

# Crop current context if it exceeds the supported context size
# E.g., if LLM supports only 5 tokens, and the context size is 10
# then only the last 5 tokens are used as context
idx_cond = idx[:, -context_size:]

# Get the predictions
with torch.no_grad():
logits = model(idx_cond)

# Focus only on the last time step
# (batch, n_tokens, vocab_size) becomes (batch, vocab_size)
logits = logits[:, -1, :]

# Apply softmax to get probabilities
probas = torch.softmax(logits, dim=-1)  # (batch, vocab_size)

# Get the idx of the vocab entry with the highest probability value
idx_next = torch.argmax(probas, dim=-1, keepdim=True)  # (batch, 1)

# Append sampled index to the running sequence
idx = torch.cat((idx, idx_next), dim=1)  # (batch, n_tokens+1)

return idx


start_context = "Hello, I am"

encoded = tokenizer.encode(start_context)
print("encoded:", encoded)

encoded_tensor = torch.tensor(encoded).unsqueeze(0)
print("encoded_tensor.shape:", encoded_tensor.shape)

model.eval() # disable dropout

out = generate_text_simple(
model=model,
idx=encoded_tensor,
max_new_tokens=6,
context_size=GPT_CONFIG_124M["context_length"]
)

print("Output:", out)
print("Output length:", len(out[0]))

संदर्भ

https://www.manning.com/books/build-a-large-language-model-from-scratch

42 KiB Raw Permalink Blame History

5. LLM Architecture

LLM Architecture

Code representation

GELU सक्रियण फ़ंक्शन

उद्देश्य और कार्यक्षमता

FeedForward न्यूरल नेटवर्क

उद्देश्य और कार्यक्षमता

मल्टी-हेड ध्यान तंत्र

उद्देश्य और कार्यक्षमता

परत सामान्यीकरण

उद्देश्य और कार्यक्षमता

ट्रांसफार्मर ब्लॉक

उद्देश्य और कार्यक्षमता

चरण-दर-चरण कार्यक्षमता

GPTModel

उद्देश्य और कार्यक्षमता

प्रशिक्षित करने के लिए पैरामीटर की संख्या

चरण-दर-चरण गणना

1. एम्बेडिंग परतें: टोकन एम्बेडिंग और स्थिति एम्बेडिंग

2. Transformer Blocks

3. अंतिम परतें

4. सभी पैरामीटर का सारांश

Generate Text

संदर्भ

42 KiB

Raw Permalink Blame History