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# 大模型技术栈-算法与原理
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- 1. tokenizer方法
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- word-level
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- char-level
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- subword-level
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- BPE
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- WordPiece
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- UniLM
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- SentencePiece
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- ByteBPE
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- 2. position encoding
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- 绝对位置编码
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- ROPE
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- AliBi
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- 相对位置编码
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- Transformer-XL
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- T5/TUPE
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- DeBERTa
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- 其他位置编码
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- 3. 注意力机制
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- 稀疏注意力
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- flash-attention
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-
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- 4. 分布式训练
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- 数据并行
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- FSDP
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- DDP
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- ZeRO
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- Model state
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- Optimizer->ZeRO1
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- 将optimizer state分成若干份，每块GPU上各自维护一份
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- 每块GPU上存一份完整的参数W,做完一轮foward和backward后，各得一份梯度,对梯度做一次 **AllReduce（reduce-scatter + all-gather）** ， **得到完整的梯度G,由于每块GPU上只保管部分optimizer states，因此只能将相应的W进行更新,对W做一次All-Gather**
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- Gradient+Optimzer->ZeRO2
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- 每个GPU维护一块梯度
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- 每块GPU上存一份完整的参数W,做完一轮foward和backward后， **算得一份完整的梯度,对梯度做一次Reduce-Scatter，保证每个GPU上所维持的那块梯度是聚合梯度,每块GPU用自己对应的O和G去更新相应的W。更新完毕后，每块GPU维持了一块更新完毕的W。同理，对W做一次All-Gather，将别的GPU算好的W同步到自己这来**
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- Parameter+Gradient+Optimizer->ZeRO3
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- 每个GPU维护一块模型状态
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- 每块GPU上只保存部分参数W，做forward时，对W做一次 **All-Gather** ，取回分布在别的GPU上的W，得到一份完整的W， **forward做完，立刻把不是自己维护的W抛弃，做backward时，对W做一次All-Gather，取回完整的W，backward做完，立刻把不是自己维护的W抛弃. 做完backward，算得一份完整的梯度G，对G做一次Reduce-Scatter，从别的GPU上聚合自己维护的那部分梯度,聚合操作结束后，立刻把不是自己维护的G抛弃。用自己维护的O和G，更新W。由于只维护部分W，因此无需再对W做任何AllReduce操作**
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- Residual state
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- activation->Partitioned Activation Checkpointing
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- 每块GPU上只维护部分的activation，需要时再从别的地方聚合过来就行。需要注意的是，activation对显存的占用一般会远高于模型本身，通讯量也是巨大的
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- temporary buffer->Constant Size Buffer
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- 提升带宽利用率。当GPU数量上升，GPU间的通讯次数也上升，每次的通讯量可能下降（但总通讯量不会变）。数据切片小了，就不能很好利用带宽了。所以这个buffer起到了积攒数据的作用：等数据积攒到一定大小，再进行通讯。
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- 使得存储大小可控。在每次通讯前，积攒的存储大小是常量，是已知可控的。更方便使用者对训练中的存储消耗和通讯时间进行预估
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- unusable fragment->Memory Defragmentation
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- 对碎片化的存储空间进行重新整合，整出连续的存储空间。防止出现总存储足够，但连续存储不够而引起的存储请求fail
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- offload
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- ZeRO-Offload
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- **forward和backward计算量高** ，因此和它们相关的部分，例如参数W（fp16），activation，就全放入GPU
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- **update的部分计算量低** ，因此和它相关的部分，全部放入CPU中。例如W(fp32)，optimizer states（fp32）和gradients(fp16)等
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- ZeRO-Offload 分为 Offload Strategy 和 Offload Schedule 两部分，前者解决如何在 GPU 和 CPU 间划分模型的问题，后者解决如何调度计算和通信的问题
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- ZeRO-Infinity
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- 一是将offload和 ZeRO 的结合从 ZeRO-2 延伸到了 ZeRO-3，解决了模型参数受限于单张 GPU 内存的问题
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- 二是解决了 ZeRO-Offload 在训练 batch size 较小的时候效率较低的问题
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- 三是除 CPU 内存外，进一步尝试利用 NVMe 的空间
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- 模型并行
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- tensor-wise parallelism
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- Megatron-LM
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- 流水线并行
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- GPipe
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- PipeDream
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- layer-wise parallelism
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- sequence parallelism
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- 5. PEFT
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- Lora类
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- LoRA
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- 用两个低秩矩阵替代待更新的权重矩阵的增量
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- QLoRA
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- 4 bit NormalFloat(NF4) 量化和双量化
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- 引入了分页优化器，以防止梯度检查点期间的内存峰值
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- AdaLoRA
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- 用奇异值分解P \ Gamma Q代替AB，根据loss梯度评估对角线上值进行重要性评分，根据评分动态分配参数预算给权重矩阵
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- AdaLoRA将关键的增量矩阵分配高秩以捕捉更精细和任务特定的信息，而将较不重要的矩阵的秩降低，以防止过拟合并节省计算预算。
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- 以奇异值分解的形式对增量更新进行参数化，并根据重要性指标裁剪掉不重要的奇异值，同时保留奇异向量。
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- 在训练损失中添加了额外的惩罚项，以规范奇异矩阵P和Q的正交性，从而避免SVD的大量计算并稳定训练
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- IA3
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- 通过学习向量来对激活层加权进行缩放
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- 学习到的向量被注入到attention和feedforward模块中
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- ReLoRA
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- **ReLoRA在合并和重新启动期间可以对优化器进行部分重置** ，并在随后的预热中过程中将学习率设置为0。 **具体来说，作者提出了一种锯齿状学习率调度算法**
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- 出发点：通过不断叠加LoRA训练过程来达到更好的训练效果， **首先需要对LoRA过程进行重新启动，想要对已经完成的LoRA过程重新启动并不容易，这需要对优化器进行精细的调整，如果调整不到位，会导致模型在重启后立即与之前的优化方向出现分歧**
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- Prompt类
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- prompt tuning
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- 在输入层加一个embedding层
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- P-tuning
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- 在输入层加一个embedding和一个LSTM或MLP
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- prefix tuning
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- 在每一层加入一个embedding和一个MLP
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- P-tuning v2
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- 在每一层都加一个embedding层
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- Adapter类
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- Adapter Tuning
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- 针对每一个Transformer层，增加了两个Adapter结构(分别是多头注意力的投影之后和第二个feed-forward层之后)
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- Adapter Fusion
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- 在 Adapter 的基础上进行优化，通过将学习过程分为两阶段来提升下游任务表现
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- 知识提取阶段：在不同任务下引入各自的Adapter模块，用于学习特定任务的信息。
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- 知识组合阶段：将预训练模型参数与特定于任务的Adapter参数固定，引入新参数（AdapterFusion）来学习组合多个Adapter中的知识，以提高模型在目标任务中的表现
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- Adapter Drop
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- 在不影响任务性能的情况下，对Adapter动态高效的移除，尽可能的减少模型的参数量，提高模型在反向传播（训练）和正向传播（推理）时的效率
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- 其他
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- BitFit
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- 疏的微调方法，它训练时只更新bias的参数或者部分bias参数
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- 混合式
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- MAM Adapter
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- 用 FFN 层的并行Adapter和软提示的组合
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- UniPELT
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- 门控被实现为线性层，通过GP参数控制Prefix-tuning方法的开关，GL控制LoRA方法的开关，GA控制Adapter方法的开关
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- 6. 压缩
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- 剪枝
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- OBD(Optimal Brain Damage)
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- 利用二阶导数信息度量模型参数的显著性，剪掉影响小的参数降低模型复杂度提高泛化能力
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- 
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- OBS（Optimal Brain Surgeon ）
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- OBD粗暴的只考虑海森矩阵对角线元素。OBS考虑海森矩阵全局信息，由此也获得参数相互之间的影响。
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- OBC（OPTIMAL BRAIN COMPRESSION ）
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- OBS对整个神经网络进行剪枝，OBC对神经网络模型分层剪枝或者量化
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- ExactOBS
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- 参数更新和代价评估不需要使用整个海森矩阵，仅使用和剪枝参数所在行相关的 d_col\time d_col大小的海森矩阵。
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- 量化 
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- GPTQ
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- 1.是对OBC的改进
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- 2. 取消了贪心算法，采用固定位置优化
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- 3. 分组量化，并行加速
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- 
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- SpQR
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- 核心思想：参数的对模型的重要程度，存在极强的不均衡性。1%的参数，可能主导的量化过程中损失的性能，假如我们在量化中保护这1%的参数，就能极大程度保护模型的性能不受影响
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- 2. 对于每一层，它使用一个小的输入数据集X，用来计算单个参数w_ij被量化前后造成的的误差s_ij. 有了s_ij之后再取top 1%的参数认为它们是重要参数进行保护。
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- 在挑选出参数之后，SqQR使用一个稀疏矩阵来单独保存这些参数，令这些重要参数的精度仍为fp16。
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- SqQR在实验中还观察到重要参数往往以行或者列聚集，因此提出使用更小的group_size比如8或16，而非GPTQ中常用的128
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- AWQ
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- 1. AWS是在smoothquant的基础上提出来的
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- 2. AWQ针对channel维度来寻找重要参数，依据是输入X以及这个参数本身W的绝对大小
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- 3.方式是寻找一个缩放比例s，在参数量化之前W乘以这个比例，计算时输入X除以这个比例，以减小误差
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- 4. 把s分成两个值S_x和S_w相乘，我们需要W越大s越小，X越大，s越大
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- 
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- OBC（OPTIMAL BRAIN COMPRESSION ）
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- 
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- SmoothQuant
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- 1. 当模型规模更大时，单个token的值变化范围较大，难以量化，相比之下 weight 的变化范围较小，即 weight 较易量化，而 activation 较难量化
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- 2. SmoothQuant 核心思想是引入一个超参，减小激活值的变化范围，增大权重的变化范围，从而均衡两者的量化难度
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- 3. 得到smooth变换之后的 activation 和 weight 矩阵，可以再采用 per-token 或 per-tensor 的量化方式，
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- 
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- LLM.int8
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- 采用混合精度分解的量化方法：将包含了Emergent Features的几个维度从矩阵中分离出来，对其做高精度的矩阵乘法；其余部分进行量化
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- ZeroQuant
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- 1. 对权重使用分组量化，对激活使用token量化
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- 2. 开发了高度优化的推理后端，消除了量化/反量化运算符昂贵的计算成本，在现代GPU硬件上实现INT8 Tensor内核的延迟加速
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- 3. 提出了一种用于INT4/INT8混合精度量化的新的逐层知识蒸馏方法（LKD），其中神经网络通过蒸馏逐层量化，迭代最小，甚至不访问原始训练数据
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- 分类学
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- 对称量化vs非对称量化
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- 量化是否均衡，原点是否为0
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- 动态量化vs静态量化
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- 输入的缩放因子计算方法不同
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- 静态量化的模型在使用前有“calibrate”的过程（校准缩放因子），量化模型的缩放因子会根据输入数据的分布进行调整
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- Weights量化vsActivation量化
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- feature map(fm)就是每一层网络的输入tensor，featuremap量化就是我们常说的激活量化
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- per-token vs. per-layer/per-tensor vs. per channel vs. per group vs
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- **per-token quantization** :激活每个token对应的tensor共享量化系数
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- **per-tensor quantization** : 对一整个tensor设置简单的量化集合
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- **per-channel quantization** : 对权重的每个输出通道设置一个量化集合，但实际中feature 还是整个 tensor 共用一个 scale 和 zeropoint，但每个 kernel 会单独统计一个 scale 和 zeropoint（注意是每个 kernel，而不是 kernel 的每个 channel）
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- **group-wise quantization** : 把多个channel合在一起用一组量化系数
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- 蒸馏(layer reduction)
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- 7. 推理
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- 7.1 吞吐量与显存优化
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- PagedAttention
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- Qunatized KV Cache
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- MQA/GQA
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- FlashAttention
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- 7.2 算子融合
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- 7.3 延迟优化
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- No Padding优化
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- 7.4 调度优化
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- Dynamic Batching
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- Async Servering
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- Inflight Batching
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- 7.5 量化
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- 7.6 模型并行
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- tensor paralellism
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- 7.7 请求优化
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- rpc
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- grpc
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- http
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- 8. 应用
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- RAG
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- Agent
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- 9. embedding模型
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- 分类学
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- 对称vs. 非对称 vs. 混合
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- 对称 query:qestion, text:text
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- sentence-T5
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- 非对称:query:text
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- GTR
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- 混合
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- Instructor
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- 对比学习+对比学习 vs. 自编码+对比学习
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- 对比学习+对比学习
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- sentence-T5
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- GTR
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- E5
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- 自编码+对比学习
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- bge
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- retromae
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- bert-based vs. GPT-based
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- bert-based
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- LLM-based
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- PromptEOL+CSE+LLM
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- Bert-CLS,Bert-mean
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- 双向decoder-encoder的Transformer
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- T5 series
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- Sentence-T5
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- T5-encoder+mean pooling
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- 无标注对比学习+有标注对比学习的两阶段训练
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- Jina
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- 以T5为基本架构
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- 去重、语言过滤、一致性过来
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- **采用了并行化方法在多个数据集上进行训练** ，但设计了一个约束条件：每个训练批次（batch）仅包含来自单一数据集的样本
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- 三元组训练：enchor,entainment, contraversive
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- GTR
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- 与sentence-T5结构相同
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- 将finetune的数据集从NLI换成检索相关的，并且利用百度的rocketqa来获得hard negative
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- 对比学习改成双向对比学习（每个batch里有两个对比学习损失，第一个损失是以query为中心去构建正负样本，第二个损失是以positive document为中心去构建正负样本）
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- simcse
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- 无监督Simcse
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- 对于同一条语句，在训练中使用两次不同的dropout mask，把两次dropout后的句子对视为一组互为正例的样本对，即相似句子对
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- "不相似句子对"通过采样同一批（batch）内的其余句子即可
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- 有监督simcse
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- 采用NLI有监督数据集做对比学习训练,NLI，即自然语言推理，其任务是判断两句话之间的关系，可能的关系有entailment (相近), contradiction (矛盾)或neutral (中立)。
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- entailment sentence pair作为正例， contradiction sentence pair作为hard negative样本
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- 衍生算法
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- Esimcse
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- ESimCSE选择在句子中随机重复一些单词作为正样本，解决模型倾向于判断相同或相似长度的句子在表达上更相近的问题
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- 维护了一个队列，重用前面紧接的mini-batch的编码嵌入来扩展负对，并使用了动量编码器
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- CoSENT
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- 在正负样本的基础上，基于circle loss进一步引入排序
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- SNCSE
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- 针对模型「无法区分文本相似度和语义相似度，更偏向具有相似文本，而不考虑实际语义差异」的问题，提出了一种「显式添加否定词从而生成软负样本」结合「双向边际损失」的方案。
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- EASE
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- 强调实体在句向量表征中的重要性。在数据层面，使用正、负实体代替正负样本。
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- CLAIF
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- 针对训练过程中缺乏细粒度的监督信号， 即没有考虑到正样本对之间的相似性差异，引入来自LLM的AI反馈，构造具有不同相似度的样本对，并对这些样本对给出细粒度的相似度分数作为监督信号，帮助文本表示的学习。
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- Instructor
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- 1. 以GTR为基底模型，经过进一步的“instruction tuning”得到
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- 2. 将模型输入改成Task Instuction+[X]([X]代表具体的文本输入)
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- E5
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- E5提出了一个预训练数据过滤的方案consistency-based filter
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- 以Bert为基座的embedding模型
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- 在模型输入侧加入了Prefix("query:"跟“paragraph:”)，从而让模型知道文本的类型，跟Instructor的instruction类似
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- BGE
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- 基于RetroMAE方案
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- BGE在finetune阶段针对检索任务需要加入特定的Prefix(只在query侧加"Represent this sentence for searching relevant passages:")
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- RetroMAE
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- 包括一个以Bert为基底的Encoder跟一个只有一层的Decoder
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- Encoder端以30%的比例对原文本进行mask，最终得到最后一层[CLS]位置的向量表征作为句向量
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- Decoder端则以50%的比例对原文本进行mask，联合Encoder端的句向量，对原本进行重建
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- PromptBert
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- 以Bert为基底，通过选择合适的prompt（“This sentence:"[X]" means [MASK] ”）,然后以最后一层[MASK]位置的向量表征作为句向量，即便不经过额外的finetune也能取得令人惊艳的效果
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- PromptEOL+CLS+LLM
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- 语言模型使用的是OPT跟LLaMA
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- 构建了另一个新的prompt,"This sentence:”[X]” means in one word:"，以下一个生成token的隐层状态作为text embedding
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- 还引入了in-context learning，为每个语言模型找到了一个最佳的demonstration，从而指导语言模型生成更符合要求的text embedding
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- 为了进一步提升性能，可以采用对比学习的方式作进一步的finetune
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- 10. 上下文扩展
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- Alibi
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- log（n）注意力缩放
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- window attention
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- RoPE改进
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- Interpolation
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- Position Interpolation
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- 线性插值
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- Extrapolation
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- NTK感知缩放RoPE
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- dynamic缩放RoPE
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- consistent of Dynamically Scaled RoPE
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- 混合
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- Rectified RoPE
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- **N** aive **B** ayes-based **C** ontext **E** xtension
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- 只需要修改一下解码函数中的logits构建方式
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- 即插即用、模型无关、无须微调、线性效率、实现简单
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- NBCE的一大缺点是无序性，即无法识别Context的输入顺序，这在续写故事等场景可能表现欠佳
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- 11. Prompt Engineering
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- **Chain of Thought**
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- Let’s Think step by step
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- **Self-Consistency**
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- Few-shot + {question} 用几个相似的具有推导步骤的例子
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- **Auto-CoT**
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- Few-shot + {question} +Chain of Thought相似的具有推导步骤的例子+{问题}+给出具体思考过程。
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- **Generation Knowledge**
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- 以事实+知识的方式组织样例，再最后提问，要求给出解释和答案
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- **Automatic Prompt Engineer**
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- Let's work this out in a step by step way to be sure we have the right answer
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- **OPRO**
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- “Take a deep breath and think step by step.”
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- Optimization by PROmpting (OPRO)总体架构：最开始输入meta-prompt，这个初始的meta-prompt基本上只是对优化任务进行了描述(也会有few-shot example)。输入后LLM便会生成一个solution，这个solution由objective function评估并打分。(solution, score)组合成一对添加到meta-prompt中，如此完成一个循环。多次循环后取分数最高的solution作为优化结果。
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- meta-prompt分为两部分，问题描述和优化轨迹，问题描述就是用自然语言描述想要优化的问题，比如“generate a new instruction that achieves a higher accuracy”。而优化弹道（Optimization trajectory）则是指之前提到的(solution, score)对，即之前生成的解决方案和对应的分数，可以看作优化的“日志”。但是要注意这个弹道不是按 排的，而是按照打分升序排的。因为之前的研究也发现，越靠后的样例对输出的影响越大，所以把分数高的排在后面有利于LLM向其学习。 [时间顺序]("https://so.csdn.net/so/search?q=%E6%97%B6%E9%97%B4%E9%A1%BA%E5%BA%8F&spm=1001.2101.3001.7020")
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- **Tree of Thought**
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- f“给定当前的推理状态：‘{state_text}’，生成{k}条连贯的思想来实现推理过程：”
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- f“鉴于当前的推理状态：‘{state_text}’，根据其实现 {initial_prompt} 的潜力悲观地将其值评估为 0 到 1 之间的浮点数”
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- 利用树的遍历算法（BFS, DFS, MC,BF,A*），搜索最佳答案。
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- **Graph of Thought**
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- 创新点是将大模型生成的信息建模为一个图，节点是 “LLM的思想“，边是这些思想的依赖关系。这种方法能够将任意 LLM 思想，组合，提取出这个网络的思想本质。
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- **出发点** ：人类的思维在解决问题时，不是只会链式思维或者尝试不同的链（TOT）,而是在脑中构建一个复杂的思维网络。人类在思考时会沿着一个链式的推理，回溯，再尝试一个新的方向，并把之前的链的优点保留，缺点剔除，与当前探索的链的方向结合生成一个新的解决方案
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