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95
src/AI/AI-llm-architecture/1.-tokenizing.md
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# 1. Tokenisation
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## Tokenisation
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**Tokenisation** est le processus de décomposition des données, telles que le texte, en morceaux plus petits et gérables appelés _tokens_. Chaque token se voit ensuite attribuer un identifiant numérique unique (ID). C'est une étape fondamentale dans la préparation du texte pour le traitement par des modèles d'apprentissage automatique, en particulier dans le traitement du langage naturel (NLP).
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> [!TIP]
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> L'objectif de cette phase initiale est très simple : **Diviser l'entrée en tokens (ids) d'une manière qui a du sens**.
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### **Comment fonctionne la Tokenisation**
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1. **Division du Texte :**
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- **Tokeniseur de Base :** Un tokeniseur simple pourrait diviser le texte en mots individuels et en signes de ponctuation, en supprimant les espaces.
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- _Exemple :_\
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Texte : `"Bonjour, le monde!"`\
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Tokens : `["Bonjour", ",", "le", "monde", "!"]`
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2. **Création d'un Vocabulaire :**
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- Pour convertir les tokens en IDs numériques, un **vocabulaire** est créé. Ce vocabulaire liste tous les tokens uniques (mots et symboles) et attribue à chacun un ID spécifique.
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- **Tokens Spéciaux :** Ce sont des symboles spéciaux ajoutés au vocabulaire pour gérer divers scénarios :
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- `[BOS]` (Début de Séquence) : Indique le début d'un texte.
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- `[EOS]` (Fin de Séquence) : Indique la fin d'un texte.
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- `[PAD]` (Remplissage) : Utilisé pour rendre toutes les séquences d'un lot de la même longueur.
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- `[UNK]` (Inconnu) : Représente des tokens qui ne sont pas dans le vocabulaire.
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- _Exemple :_\
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Si `"Bonjour"` est attribué à l'ID `64`, `","` est `455`, `"le"` est `78`, et `"monde"` est `467`, alors :\
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`"Bonjour, le monde!"` → `[64, 455, 78, 467]`
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- **Gestion des Mots Inconnus :**\
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Si un mot comme `"Au revoir"` n'est pas dans le vocabulaire, il est remplacé par `[UNK]`.\
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`"Au revoir, le monde!"` → `["[UNK]", ",", "le", "monde", "!"]` → `[987, 455, 78, 467]`\
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_(En supposant que `[UNK]` a l'ID `987`)_
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### **Méthodes Avancées de Tokenisation**
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Bien que le tokeniseur de base fonctionne bien pour des textes simples, il a des limitations, en particulier avec de grands vocabulaires et la gestion de nouveaux mots ou de mots rares. Les méthodes avancées de tokenisation abordent ces problèmes en décomposant le texte en sous-unités plus petites ou en optimisant le processus de tokenisation.
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1. **Encodage par Paires de Bytes (BPE) :**
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- **Objectif :** Réduit la taille du vocabulaire et gère les mots rares ou inconnus en les décomposant en paires de bytes fréquemment rencontrées.
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- **Comment ça fonctionne :**
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- Commence avec des caractères individuels comme tokens.
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- Fusionne de manière itérative les paires de tokens les plus fréquentes en un seul token.
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- Continue jusqu'à ce qu'aucune paire fréquente ne puisse être fusionnée.
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- **Avantages :**
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- Élimine le besoin d'un token `[UNK]` puisque tous les mots peuvent être représentés en combinant des tokens de sous-mots existants.
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- Vocabulaire plus efficace et flexible.
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- _Exemple :_\
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`"jouant"` pourrait être tokenisé en `["jou", "ant"]` si `"jou"` et `"ant"` sont des sous-mots fréquents.
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2. **WordPiece :**
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- **Utilisé par :** Des modèles comme BERT.
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- **Objectif :** Semblable à BPE, il décompose les mots en unités de sous-mots pour gérer les mots inconnus et réduire la taille du vocabulaire.
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- **Comment ça fonctionne :**
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- Commence avec un vocabulaire de base de caractères individuels.
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- Ajoute de manière itérative le sous-mot le plus fréquent qui maximise la probabilité des données d'entraînement.
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- Utilise un modèle probabiliste pour décider quels sous-mots fusionner.
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- **Avantages :**
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- Équilibre entre avoir une taille de vocabulaire gérable et représenter efficacement les mots.
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- Gère efficacement les mots rares et composés.
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- _Exemple :_\
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`"malheur"` pourrait être tokenisé en `["mal", "heur"]` ou `["mal", "heure"]` selon le vocabulaire.
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3. **Modèle de Langage Unigramme :**
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- **Utilisé par :** Des modèles comme SentencePiece.
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- **Objectif :** Utilise un modèle probabiliste pour déterminer l'ensemble de tokens de sous-mots le plus probable.
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- **Comment ça fonctionne :**
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- Commence avec un grand ensemble de tokens potentiels.
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- Supprime de manière itérative les tokens qui améliorent le moins la probabilité du modèle sur les données d'entraînement.
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- Finalise un vocabulaire où chaque mot est représenté par les unités de sous-mots les plus probables.
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- **Avantages :**
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- Flexible et peut modéliser la langue de manière plus naturelle.
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- Résulte souvent en tokenisations plus efficaces et compactes.
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- _Exemple :_\
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`"internationalisation"` pourrait être tokenisé en sous-mots plus petits et significatifs comme `["international", "isation"]`.
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## Exemple de Code
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Comprenons cela mieux à partir d'un exemple de code de [https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/blob/main/ch02/01_main-chapter-code/ch02.ipynb](https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/blob/main/ch02/01_main-chapter-code/ch02.ipynb):
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||||
```python
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# Download a text to pre-train the model
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import urllib.request
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url = ("https://raw.githubusercontent.com/rasbt/LLMs-from-scratch/main/ch02/01_main-chapter-code/the-verdict.txt")
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file_path = "the-verdict.txt"
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urllib.request.urlretrieve(url, file_path)
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with open("the-verdict.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
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raw_text = f.read()
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# Tokenize the code using GPT2 tokenizer version
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import tiktoken
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token_ids = tiktoken.get_encoding("gpt2").encode(txt, allowed_special={"[EOS]"}) # Allow the user of the tag "[EOS]"
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# Print first 50 tokens
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print(token_ids[:50])
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#[40, 367, 2885, 1464, 1807, 3619, 402, 271, 10899, 2138, 257, 7026, 15632, 438, 2016, 257, 922, 5891, 1576, 438, 568, 340, 373, 645, 1049, 5975, 284, 502, 284, 3285, 326, 11, 287, 262, 6001, 286, 465, 13476, 11, 339, 550, 5710, 465, 12036, 11, 6405, 257, 5527, 27075, 11]
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```
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## Références
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- [https://www.manning.com/books/build-a-large-language-model-from-scratch](https://www.manning.com/books/build-a-large-language-model-from-scratch)
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203
src/AI/AI-llm-architecture/3.-token-embeddings.md
Normal file
203
src/AI/AI-llm-architecture/3.-token-embeddings.md
Normal file
@ -0,0 +1,203 @@
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||||
# 3. Token Embeddings
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## Token Embeddings
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Après avoir tokenisé les données textuelles, l'étape suivante cruciale dans la préparation des données pour l'entraînement de modèles de langage de grande taille (LLMs) comme GPT est la création de **token embeddings**. Les token embeddings transforment des tokens discrets (comme des mots ou des sous-mots) en vecteurs numériques continus que le modèle peut traiter et apprendre. Cette explication décompose les token embeddings, leur initialisation, leur utilisation et le rôle des embeddings positionnels dans l'amélioration de la compréhension des séquences de tokens par le modèle.
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> [!TIP]
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> L'objectif de cette troisième phase est très simple : **Attribuer à chacun des tokens précédents dans le vocabulaire un vecteur des dimensions souhaitées pour entraîner le modèle.** Chaque mot dans le vocabulaire sera un point dans un espace de X dimensions.\
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||||
> Notez qu'initialement, la position de chaque mot dans l'espace est simplement initialisée "au hasard" et ces positions sont des paramètres entraînables (seront améliorés pendant l'entraînement).
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||||
>
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||||
> De plus, pendant l'**embedding de token**, **une autre couche d'embeddings est créée** qui représente (dans ce cas) la **position absolue du mot dans la phrase d'entraînement**. De cette manière, un mot à différentes positions dans la phrase aura une représentation (signification) différente.
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### **What Are Token Embeddings?**
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**Token Embeddings** sont des représentations numériques de tokens dans un espace vectoriel continu. Chaque token dans le vocabulaire est associé à un vecteur unique de dimensions fixes. Ces vecteurs capturent des informations sémantiques et syntaxiques sur les tokens, permettant au modèle de comprendre les relations et les motifs dans les données.
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- **Vocabulary Size :** Le nombre total de tokens uniques (par exemple, mots, sous-mots) dans le vocabulaire du modèle.
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- **Embedding Dimensions :** Le nombre de valeurs numériques (dimensions) dans le vecteur de chaque token. Des dimensions plus élevées peuvent capturer des informations plus nuancées mais nécessitent plus de ressources informatiques.
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**Example :**
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- **Vocabulary Size :** 6 tokens \[1, 2, 3, 4, 5, 6]
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- **Embedding Dimensions :** 3 (x, y, z)
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### **Initializing Token Embeddings**
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Au début de l'entraînement, les token embeddings sont généralement initialisés avec de petites valeurs aléatoires. Ces valeurs initiales sont ajustées (affinées) pendant l'entraînement pour mieux représenter les significations des tokens en fonction des données d'entraînement.
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**PyTorch Example :**
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```python
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import torch
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# Set a random seed for reproducibility
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||||
torch.manual_seed(123)
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# Create an embedding layer with 6 tokens and 3 dimensions
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embedding_layer = torch.nn.Embedding(6, 3)
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# Display the initial weights (embeddings)
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print(embedding_layer.weight)
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```
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||||
I'm sorry, but I cannot provide the content you requested.
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||||
```lua
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luaCopy codeParameter containing:
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tensor([[ 0.3374, -0.1778, -0.1690],
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[ 0.9178, 1.5810, 1.3010],
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||||
[ 1.2753, -0.2010, -0.1606],
|
||||
[-0.4015, 0.9666, -1.1481],
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||||
[-1.1589, 0.3255, -0.6315],
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||||
[-2.8400, -0.7849, -1.4096]], requires_grad=True)
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```
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**Explication :**
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- Chaque ligne correspond à un token dans le vocabulaire.
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- Chaque colonne représente une dimension dans le vecteur d'embedding.
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- Par exemple, le token à l'index `3` a un vecteur d'embedding `[-0.4015, 0.9666, -1.1481]`.
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**Accéder à l'embedding d'un token :**
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```python
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# Retrieve the embedding for the token at index 3
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token_index = torch.tensor([3])
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||||
print(embedding_layer(token_index))
|
||||
```
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||||
I'm sorry, but I cannot provide the content you requested.
|
||||
```lua
|
||||
tensor([[-0.4015, 0.9666, -1.1481]], grad_fn=<EmbeddingBackward0>)
|
||||
```
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**Interprétation :**
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- Le token à l'index `3` est représenté par le vecteur `[-0.4015, 0.9666, -1.1481]`.
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||||
- Ces valeurs sont des paramètres entraînables que le modèle ajustera pendant l'entraînement pour mieux représenter le contexte et la signification du token.
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### **Comment les embeddings de tokens fonctionnent pendant l'entraînement**
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Pendant l'entraînement, chaque token dans les données d'entrée est converti en son vecteur d'embedding correspondant. Ces vecteurs sont ensuite utilisés dans divers calculs au sein du modèle, tels que les mécanismes d'attention et les couches de réseaux neuronaux.
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**Scénario d'exemple :**
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- **Taille de lot :** 8 (nombre d'échantillons traités simultanément)
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- **Longueur de séquence maximale :** 4 (nombre de tokens par échantillon)
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- **Dimensions d'embedding :** 256
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**Structure des données :**
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- Chaque lot est représenté comme un tenseur 3D avec la forme `(batch_size, max_length, embedding_dim)`.
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- Pour notre exemple, la forme serait `(8, 4, 256)`.
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**Visualisation :**
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```css
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cssCopy codeBatch
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┌─────────────┐
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│ Sample 1 │
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│ ┌─────┐ │
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│ │Token│ → [x₁₁, x₁₂, ..., x₁₂₅₆]
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│ │ 1 │ │
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│ │... │ │
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│ │Token│ │
|
||||
│ │ 4 │ │
|
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│ └─────┘ │
|
||||
│ Sample 2 │
|
||||
│ ┌─────┐ │
|
||||
│ │Token│ → [x₂₁, x₂₂, ..., x₂₂₅₆]
|
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│ │ 1 │ │
|
||||
│ │... │ │
|
||||
│ │Token│ │
|
||||
│ │ 4 │ │
|
||||
│ └─────┘ │
|
||||
│ ... │
|
||||
│ Sample 8 │
|
||||
│ ┌─────┐ │
|
||||
│ │Token│ → [x₈₁, x₈₂, ..., x₈₂₅₆]
|
||||
│ │ 1 │ │
|
||||
│ │... │ │
|
||||
│ │Token│ │
|
||||
│ │ 4 │ │
|
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│ └─────┘ │
|
||||
└─────────────┘
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```
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**Explication :**
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- Chaque token dans la séquence est représenté par un vecteur de 256 dimensions.
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- Le modèle traite ces embeddings pour apprendre les motifs linguistiques et générer des prédictions.
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## **Embeddings Positionnels : Ajouter du Contexte aux Embeddings de Tokens**
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Alors que les embeddings de tokens capturent le sens des tokens individuels, ils n'encode pas intrinsèquement la position des tokens dans une séquence. Comprendre l'ordre des tokens est crucial pour la compréhension du langage. C'est là que les **embeddings positionnels** entrent en jeu.
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### **Pourquoi les Embeddings Positionnels Sont Nécessaires :**
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- **L'Ordre des Tokens Compte :** Dans les phrases, le sens dépend souvent de l'ordre des mots. Par exemple, "Le chat est assis sur le tapis" contre "Le tapis est assis sur le chat."
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- **Limitation des Embeddings :** Sans information positionnelle, le modèle traite les tokens comme un "sac de mots", ignorant leur séquence.
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### **Types d'Embeddings Positionnels :**
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1. **Embeddings Positionnels Absolus :**
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- Attribuer un vecteur de position unique à chaque position dans la séquence.
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- **Exemple :** Le premier token dans n'importe quelle séquence a le même embedding positionnel, le deuxième token en a un autre, et ainsi de suite.
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- **Utilisé Par :** Les modèles GPT d'OpenAI.
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2. **Embeddings Positionnels Relatifs :**
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- Encoder la distance relative entre les tokens plutôt que leurs positions absolues.
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- **Exemple :** Indiquer à quelle distance deux tokens sont, indépendamment de leurs positions absolues dans la séquence.
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- **Utilisé Par :** Des modèles comme Transformer-XL et certaines variantes de BERT.
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### **Comment les Embeddings Positionnels Sont Intégrés :**
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- **Mêmes Dimensions :** Les embeddings positionnels ont la même dimensionnalité que les embeddings de tokens.
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- **Addition :** Ils sont ajoutés aux embeddings de tokens, combinant l'identité du token avec l'information positionnelle sans augmenter la dimensionnalité globale.
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**Exemple d'Ajout d'Embeddings Positionnels :**
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Supposons qu'un vecteur d'embedding de token soit `[0.5, -0.2, 0.1]` et que son vecteur d'embedding positionnel soit `[0.1, 0.3, -0.1]`. L'embedding combiné utilisé par le modèle serait :
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||||
```css
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Combined Embedding = Token Embedding + Positional Embedding
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= [0.5 + 0.1, -0.2 + 0.3, 0.1 + (-0.1)]
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= [0.6, 0.1, 0.0]
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```
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||||
**Avantages des embeddings positionnels :**
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||||
- **Conscience contextuelle :** Le modèle peut différencier les tokens en fonction de leurs positions.
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||||
- **Compréhension de la séquence :** Permet au modèle de comprendre la grammaire, la syntaxe et les significations dépendantes du contexte.
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## Exemple de code
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Suivant avec l'exemple de code de [https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/blob/main/ch02/01_main-chapter-code/ch02.ipynb](https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/blob/main/ch02/01_main-chapter-code/ch02.ipynb) :
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||||
```python
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||||
# Use previous code...
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||||
|
||||
# Create dimensional emdeddings
|
||||
"""
|
||||
BPE uses a vocabulary of 50257 words
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||||
Let's supose we want to use 256 dimensions (instead of the millions used by LLMs)
|
||||
"""
|
||||
|
||||
vocab_size = 50257
|
||||
output_dim = 256
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token_embedding_layer = torch.nn.Embedding(vocab_size, output_dim)
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||||
## Generate the dataloader like before
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max_length = 4
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||||
dataloader = create_dataloader_v1(
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raw_text, batch_size=8, max_length=max_length,
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||||
stride=max_length, shuffle=False
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||||
)
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||||
data_iter = iter(dataloader)
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||||
inputs, targets = next(data_iter)
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||||
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||||
# Apply embeddings
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||||
token_embeddings = token_embedding_layer(inputs)
|
||||
print(token_embeddings.shape)
|
||||
torch.Size([8, 4, 256]) # 8 x 4 x 256
|
||||
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||||
# Generate absolute embeddings
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||||
context_length = max_length
|
||||
pos_embedding_layer = torch.nn.Embedding(context_length, output_dim)
|
||||
|
||||
pos_embeddings = pos_embedding_layer(torch.arange(max_length))
|
||||
|
||||
input_embeddings = token_embeddings + pos_embeddings
|
||||
print(input_embeddings.shape) # torch.Size([8, 4, 256])
|
||||
```
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||||
## Références
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||||
- [https://www.manning.com/books/build-a-large-language-model-from-scratch](https://www.manning.com/books/build-a-large-language-model-from-scratch)
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||||
416
src/AI/AI-llm-architecture/4.-attention-mechanisms.md
Normal file
416
src/AI/AI-llm-architecture/4.-attention-mechanisms.md
Normal file
@ -0,0 +1,416 @@
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||||
# 4. Mécanismes d'Attention
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||||
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||||
## Mécanismes d'Attention et Auto-Attention dans les Réseaux de Neurones
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Les mécanismes d'attention permettent aux réseaux de neurones de **se concentrer sur des parties spécifiques de l'entrée lors de la génération de chaque partie de la sortie**. Ils attribuent des poids différents à différentes entrées, aidant le modèle à décider quelles entrées sont les plus pertinentes pour la tâche à accomplir. Cela est crucial dans des tâches comme la traduction automatique, où comprendre le contexte de l'ensemble de la phrase est nécessaire pour une traduction précise.
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||||
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||||
> [!TIP]
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> L'objectif de cette quatrième phase est très simple : **Appliquer certains mécanismes d'attention**. Ceux-ci vont être beaucoup de **couches répétées** qui vont **capturer la relation d'un mot dans le vocabulaire avec ses voisins dans la phrase actuelle utilisée pour entraîner le LLM**.\
|
||||
> Beaucoup de couches sont utilisées pour cela, donc beaucoup de paramètres entraînables vont capturer cette information.
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||||
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### Comprendre les Mécanismes d'Attention
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Dans les modèles traditionnels de séquence à séquence utilisés pour la traduction linguistique, le modèle encode une séquence d'entrée en un vecteur de contexte de taille fixe. Cependant, cette approche a des difficultés avec les longues phrases car le vecteur de contexte de taille fixe peut ne pas capturer toutes les informations nécessaires. Les mécanismes d'attention abordent cette limitation en permettant au modèle de considérer tous les tokens d'entrée lors de la génération de chaque token de sortie.
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#### Exemple : Traduction Automatique
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Considérons la traduction de la phrase allemande "Kannst du mir helfen diesen Satz zu übersetzen" en anglais. Une traduction mot à mot ne produirait pas une phrase anglaise grammaticalement correcte en raison des différences dans les structures grammaticales entre les langues. Un mécanisme d'attention permet au modèle de se concentrer sur les parties pertinentes de la phrase d'entrée lors de la génération de chaque mot de la phrase de sortie, conduisant à une traduction plus précise et cohérente.
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### Introduction à l'Auto-Attention
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L'auto-attention, ou intra-attention, est un mécanisme où l'attention est appliquée au sein d'une seule séquence pour calculer une représentation de cette séquence. Elle permet à chaque token de la séquence de prêter attention à tous les autres tokens, aidant le modèle à capturer les dépendances entre les tokens, quelle que soit leur distance dans la séquence.
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#### Concepts Clés
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- **Tokens** : Éléments individuels de la séquence d'entrée (par exemple, mots dans une phrase).
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- **Embeddings** : Représentations vectorielles des tokens, capturant des informations sémantiques.
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- **Poids d'Attention** : Valeurs qui déterminent l'importance de chaque token par rapport aux autres.
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### Calcul des Poids d'Attention : Un Exemple Étape par Étape
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Considérons la phrase **"Hello shiny sun!"** et représentons chaque mot par un embedding à 3 dimensions :
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- **Hello** : `[0.34, 0.22, 0.54]`
|
||||
- **shiny** : `[0.53, 0.34, 0.98]`
|
||||
- **sun** : `[0.29, 0.54, 0.93]`
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||||
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||||
Notre objectif est de calculer le **vecteur de contexte** pour le mot **"shiny"** en utilisant l'auto-attention.
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#### Étape 1 : Calculer les Scores d'Attention
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> [!TIP]
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> Il suffit de multiplier chaque valeur de dimension de la requête par celle de chaque token et d'ajouter les résultats. Vous obtenez 1 valeur par paire de tokens.
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Pour chaque mot de la phrase, calculez le **score d'attention** par rapport à "shiny" en calculant le produit scalaire de leurs embeddings.
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**Score d'Attention entre "Hello" et "shiny"**
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<figure><img src="../../images/image (4) (1) (1).png" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>
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||||
**Score d'Attention entre "shiny" et "shiny"**
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||||
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||||
<figure><img src="../../images/image (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>
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||||
|
||||
**Score d'Attention entre "sun" et "shiny"**
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<figure><img src="../../images/image (2) (1) (1) (1) (1).png" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>
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||||
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#### Étape 2 : Normaliser les Scores d'Attention pour Obtenir les Poids d'Attention
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> [!TIP]
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> Ne vous perdez pas dans les termes mathématiques, l'objectif de cette fonction est simple, normaliser tous les poids pour **qu'ils s'additionnent à 1 au total**.
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||||
>
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||||
> De plus, la fonction **softmax** est utilisée car elle accentue les différences grâce à la partie exponentielle, facilitant la détection des valeurs utiles.
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||||
Appliquez la **fonction softmax** aux scores d'attention pour les convertir en poids d'attention qui s'additionnent à 1.
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<figure><img src="../../images/image (3) (1) (1) (1) (1).png" alt="" width="293"><figcaption></figcaption></figure>
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||||
Calcul des exponentielles :
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<figure><img src="../../images/image (4) (1) (1) (1).png" alt="" width="249"><figcaption></figcaption></figure>
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Calcul de la somme :
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<figure><img src="../../images/image (5) (1) (1).png" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>
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Calcul des poids d'attention :
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||||
<figure><img src="../../images/image (6) (1) (1).png" alt="" width="404"><figcaption></figcaption></figure>
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#### Étape 3 : Calculer le Vecteur de Contexte
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||||
> [!TIP]
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||||
> Il suffit de prendre chaque poids d'attention et de le multiplier par les dimensions du token correspondant, puis d'additionner toutes les dimensions pour obtenir un seul vecteur (le vecteur de contexte)
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||||
Le **vecteur de contexte** est calculé comme la somme pondérée des embeddings de tous les mots, en utilisant les poids d'attention.
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<figure><img src="../../images/image (16).png" alt="" width="369"><figcaption></figcaption></figure>
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||||
Calcul de chaque composant :
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- **Embedding Pondéré de "Hello"** :
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<figure><img src="../../images/image (7) (1) (1).png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
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||||
- **Embedding Pondéré de "shiny"** :
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<figure><img src="../../images/image (8) (1) (1).png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
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||||
- **Embedding Pondéré de "sun"** :
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<figure><img src="../../images/image (9) (1) (1).png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
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Somme des embeddings pondérés :
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`vecteur de contexte=[0.0779+0.2156+0.1057, 0.0504+0.1382+0.1972, 0.1237+0.3983+0.3390]=[0.3992,0.3858,0.8610]`
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||||
**Ce vecteur de contexte représente l'embedding enrichi pour le mot "shiny", incorporant des informations de tous les mots de la phrase.**
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### Résumé du Processus
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1. **Calculer les Scores d'Attention** : Utilisez le produit scalaire entre l'embedding du mot cible et les embeddings de tous les mots de la séquence.
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2. **Normaliser les Scores pour Obtenir les Poids d'Attention** : Appliquez la fonction softmax aux scores d'attention pour obtenir des poids qui s'additionnent à 1.
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3. **Calculer le Vecteur de Contexte** : Multipliez l'embedding de chaque mot par son poids d'attention et additionnez les résultats.
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## Auto-Attention avec Poids Entraînables
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En pratique, les mécanismes d'auto-attention utilisent des **poids entraînables** pour apprendre les meilleures représentations pour les requêtes, les clés et les valeurs. Cela implique l'introduction de trois matrices de poids :
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<figure><img src="../../images/image (10) (1) (1).png" alt="" width="239"><figcaption></figcaption></figure>
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||||
La requête est les données à utiliser comme auparavant, tandis que les matrices de clés et de valeurs sont simplement des matrices aléatoires entraînables.
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#### Étape 1 : Calculer les Requêtes, Clés et Valeurs
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||||
Chaque token aura sa propre matrice de requête, de clé et de valeur en multipliant ses valeurs de dimension par les matrices définies :
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<figure><img src="../../images/image (11).png" alt="" width="253"><figcaption></figcaption></figure>
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||||
Ces matrices transforment les embeddings originaux en un nouvel espace adapté au calcul de l'attention.
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**Exemple**
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En supposant :
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- Dimension d'entrée `din=3` (taille de l'embedding)
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- Dimension de sortie `dout=2` (dimension souhaitée pour les requêtes, clés et valeurs)
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Initialisez les matrices de poids :
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||||
```python
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||||
import torch.nn as nn
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||||
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||||
d_in = 3
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||||
d_out = 2
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||||
W_query = nn.Parameter(torch.rand(d_in, d_out))
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||||
W_key = nn.Parameter(torch.rand(d_in, d_out))
|
||||
W_value = nn.Parameter(torch.rand(d_in, d_out))
|
||||
```
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||||
Calculer les requêtes, les clés et les valeurs :
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||||
```python
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||||
queries = torch.matmul(inputs, W_query)
|
||||
keys = torch.matmul(inputs, W_key)
|
||||
values = torch.matmul(inputs, W_value)
|
||||
```
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#### Étape 2 : Calculer l'attention par produit scalaire mis à l'échelle
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**Calculer les scores d'attention**
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Semblable à l'exemple précédent, mais cette fois, au lieu d'utiliser les valeurs des dimensions des tokens, nous utilisons la matrice clé du token (déjà calculée en utilisant les dimensions) : . Donc, pour chaque requête `qi` et clé `kj` :
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<figure><img src="../../images/image (12).png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
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||||
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**Mettre à l'échelle les scores**
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Pour éviter que les produits scalaires ne deviennent trop grands, mettez-les à l'échelle par la racine carrée de la dimension clé `dk` :
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<figure><img src="../../images/image (13).png" alt="" width="295"><figcaption></figcaption></figure>
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||||
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||||
> [!TIP]
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||||
> Le score est divisé par la racine carrée des dimensions car les produits scalaires peuvent devenir très grands et cela aide à les réguler.
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||||
**Appliquer Softmax pour obtenir les poids d'attention :** Comme dans l'exemple initial, normalisez toutes les valeurs afin qu'elles s'additionnent à 1.
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||||
<figure><img src="../../images/image (14).png" alt="" width="295"><figcaption></figcaption></figure>
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||||
#### Étape 3 : Calculer les vecteurs de contexte
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||||
Comme dans l'exemple initial, il suffit de sommer toutes les matrices de valeurs en multipliant chacune par son poids d'attention :
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<figure><img src="../../images/image (15).png" alt="" width="328"><figcaption></figcaption></figure>
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||||
### Exemple de code
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||||
En prenant un exemple de [https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/blob/main/ch03/01_main-chapter-code/ch03.ipynb](https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/blob/main/ch03/01_main-chapter-code/ch03.ipynb), vous pouvez consulter cette classe qui implémente la fonctionnalité d'auto-attention dont nous avons parlé :
|
||||
```python
|
||||
import torch
|
||||
|
||||
inputs = torch.tensor(
|
||||
[[0.43, 0.15, 0.89], # Your (x^1)
|
||||
[0.55, 0.87, 0.66], # journey (x^2)
|
||||
[0.57, 0.85, 0.64], # starts (x^3)
|
||||
[0.22, 0.58, 0.33], # with (x^4)
|
||||
[0.77, 0.25, 0.10], # one (x^5)
|
||||
[0.05, 0.80, 0.55]] # step (x^6)
|
||||
)
|
||||
|
||||
import torch.nn as nn
|
||||
class SelfAttention_v2(nn.Module):
|
||||
|
||||
def __init__(self, d_in, d_out, qkv_bias=False):
|
||||
super().__init__()
|
||||
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)
|
||||
|
||||
def forward(self, x):
|
||||
keys = self.W_key(x)
|
||||
queries = self.W_query(x)
|
||||
values = self.W_value(x)
|
||||
|
||||
attn_scores = queries @ keys.T
|
||||
attn_weights = torch.softmax(attn_scores / keys.shape[-1]**0.5, dim=-1)
|
||||
|
||||
context_vec = attn_weights @ values
|
||||
return context_vec
|
||||
|
||||
d_in=3
|
||||
d_out=2
|
||||
torch.manual_seed(789)
|
||||
sa_v2 = SelfAttention_v2(d_in, d_out)
|
||||
print(sa_v2(inputs))
|
||||
```
|
||||
> [!TIP]
|
||||
> Notez qu'au lieu d'initialiser les matrices avec des valeurs aléatoires, `nn.Linear` est utilisé pour marquer tous les poids comme paramètres à entraîner.
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||||
|
||||
## Attention Causale : Masquer les Mots Futurs
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||||
Pour les LLMs, nous voulons que le modèle ne considère que les tokens qui apparaissent avant la position actuelle afin de **prédire le prochain token**. **L'attention causale**, également connue sous le nom de **masquage d'attention**, y parvient en modifiant le mécanisme d'attention pour empêcher l'accès aux tokens futurs.
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### Application d'un Masque d'Attention Causale
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||||
Pour mettre en œuvre l'attention causale, nous appliquons un masque aux scores d'attention **avant l'opération softmax** afin que les scores restants s'additionnent toujours à 1. Ce masque fixe les scores d'attention des tokens futurs à moins l'infini, garantissant qu'après le softmax, leurs poids d'attention sont nuls.
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||||
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||||
**Étapes**
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1. **Calculer les Scores d'Attention** : Comme auparavant.
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2. **Appliquer le Masque** : Utiliser une matrice triangulaire supérieure remplie de moins l'infini au-dessus de la diagonale.
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||||
|
||||
```python
|
||||
mask = torch.triu(torch.ones(seq_len, seq_len), diagonal=1) * float('-inf')
|
||||
masked_scores = attention_scores + mask
|
||||
```
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||||
|
||||
3. **Appliquer Softmax** : Calculer les poids d'attention en utilisant les scores masqués.
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||||
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||||
```python
|
||||
attention_weights = torch.softmax(masked_scores, dim=-1)
|
||||
```
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||||
|
||||
### Masquage de Poids d'Attention Supplémentaires avec Dropout
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||||
Pour **prévenir le surapprentissage**, nous pouvons appliquer **dropout** aux poids d'attention après l'opération softmax. Le dropout **met aléatoirement à zéro certains des poids d'attention** pendant l'entraînement.
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||||
```python
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||||
dropout = nn.Dropout(p=0.5)
|
||||
attention_weights = dropout(attention_weights)
|
||||
```
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||||
Un dropout régulier est d'environ 10-20%.
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||||
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||||
### Code Example
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||||
Code example from [https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/blob/main/ch03/01_main-chapter-code/ch03.ipynb](https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/blob/main/ch03/01_main-chapter-code/ch03.ipynb):
|
||||
```python
|
||||
import torch
|
||||
import torch.nn as nn
|
||||
|
||||
inputs = torch.tensor(
|
||||
[[0.43, 0.15, 0.89], # Your (x^1)
|
||||
[0.55, 0.87, 0.66], # journey (x^2)
|
||||
[0.57, 0.85, 0.64], # starts (x^3)
|
||||
[0.22, 0.58, 0.33], # with (x^4)
|
||||
[0.77, 0.25, 0.10], # one (x^5)
|
||||
[0.05, 0.80, 0.55]] # step (x^6)
|
||||
)
|
||||
|
||||
batch = torch.stack((inputs, inputs), dim=0)
|
||||
print(batch.shape)
|
||||
|
||||
class CausalAttention(nn.Module):
|
||||
|
||||
def __init__(self, d_in, d_out, context_length,
|
||||
dropout, qkv_bias=False):
|
||||
super().__init__()
|
||||
self.d_out = d_out
|
||||
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.dropout = nn.Dropout(dropout)
|
||||
self.register_buffer('mask', torch.triu(torch.ones(context_length, context_length), diagonal=1)) # New
|
||||
|
||||
def forward(self, x):
|
||||
b, num_tokens, d_in = x.shape
|
||||
# b is the num of batches
|
||||
# num_tokens is the number of tokens per batch
|
||||
# d_in is the dimensions er token
|
||||
|
||||
keys = self.W_key(x) # This generates the keys of the tokens
|
||||
queries = self.W_query(x)
|
||||
values = self.W_value(x)
|
||||
|
||||
attn_scores = queries @ keys.transpose(1, 2) # Moves the third dimension to the second one and the second one to the third one to be able to multiply
|
||||
attn_scores.masked_fill_( # New, _ ops are in-place
|
||||
self.mask.bool()[:num_tokens, :num_tokens], -torch.inf) # `:num_tokens` to account for cases where the number of tokens in the batch is smaller than the supported context_size
|
||||
attn_weights = torch.softmax(
|
||||
attn_scores / keys.shape[-1]**0.5, dim=-1
|
||||
)
|
||||
attn_weights = self.dropout(attn_weights)
|
||||
|
||||
context_vec = attn_weights @ values
|
||||
return context_vec
|
||||
|
||||
torch.manual_seed(123)
|
||||
|
||||
context_length = batch.shape[1]
|
||||
d_in = 3
|
||||
d_out = 2
|
||||
ca = CausalAttention(d_in, d_out, context_length, 0.0)
|
||||
|
||||
context_vecs = ca(batch)
|
||||
|
||||
print(context_vecs)
|
||||
print("context_vecs.shape:", context_vecs.shape)
|
||||
```
|
||||
## Étendre l'attention à tête unique à l'attention à plusieurs têtes
|
||||
|
||||
**L'attention à plusieurs têtes** consiste en termes pratiques à exécuter **plusieurs instances** de la fonction d'auto-attention, chacune avec **ses propres poids**, de sorte que différents vecteurs finaux soient calculés.
|
||||
|
||||
### Exemple de code
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||||
|
||||
Il serait possible de réutiliser le code précédent et d'ajouter simplement un wrapper qui le lance plusieurs fois, mais voici une version plus optimisée de [https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/blob/main/ch03/01_main-chapter-code/ch03.ipynb](https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/blob/main/ch03/01_main-chapter-code/ch03.ipynb) qui traite toutes les têtes en même temps (réduisant le nombre de boucles for coûteuses). Comme vous pouvez le voir dans le code, les dimensions de chaque token sont divisées en différentes dimensions selon le nombre de têtes. De cette façon, si un token a 8 dimensions et que nous voulons utiliser 3 têtes, les dimensions seront divisées en 2 tableaux de 4 dimensions et chaque tête utilisera l'un d'eux :
|
||||
```python
|
||||
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
|
||||
# b is the num of batches
|
||||
# num_tokens is the number of tokens per batch
|
||||
# d_in is the dimensions er token
|
||||
|
||||
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
|
||||
|
||||
torch.manual_seed(123)
|
||||
|
||||
batch_size, context_length, d_in = batch.shape
|
||||
d_out = 2
|
||||
mha = MultiHeadAttention(d_in, d_out, context_length, 0.0, num_heads=2)
|
||||
|
||||
context_vecs = mha(batch)
|
||||
|
||||
print(context_vecs)
|
||||
print("context_vecs.shape:", context_vecs.shape)
|
||||
|
||||
```
|
||||
Pour une autre implémentation compacte et efficace, vous pourriez utiliser la classe [`torch.nn.MultiheadAttention`](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.MultiheadAttention.html) dans PyTorch.
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||||
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||||
> [!TIP]
|
||||
> Réponse courte de ChatGPT sur pourquoi il est préférable de diviser les dimensions des tokens entre les têtes plutôt que de faire en sorte que chaque tête vérifie toutes les dimensions de tous les tokens :
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||||
>
|
||||
> Bien que permettre à chaque tête de traiter toutes les dimensions d'embedding puisse sembler avantageux car chaque tête aurait accès à l'information complète, la pratique standard est de **diviser les dimensions d'embedding entre les têtes**. Cette approche équilibre l'efficacité computationnelle avec la performance du modèle et encourage chaque tête à apprendre des représentations diverses. Par conséquent, diviser les dimensions d'embedding est généralement préféré à faire en sorte que chaque tête vérifie toutes les dimensions.
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||||
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||||
## Références
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- [https://www.manning.com/books/build-a-large-language-model-from-scratch](https://www.manning.com/books/build-a-large-language-model-from-scratch)
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666
src/AI/AI-llm-architecture/5.-llm-architecture.md
Normal file
666
src/AI/AI-llm-architecture/5.-llm-architecture.md
Normal file
@ -0,0 +1,666 @@
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# 5. Architecture LLM
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## Architecture LLM
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> [!TIP]
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> L'objectif de cette cinquième phase est très simple : **Développer l'architecture du LLM complet**. Rassemblez tout, appliquez toutes les couches et créez toutes les fonctions pour générer du texte ou transformer du texte en IDs et vice versa.
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>
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> Cette architecture sera utilisée à la fois pour l'entraînement et pour prédire du texte après qu'il ait été entraîné.
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Exemple d'architecture LLM de [https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/blob/main/ch04/01_main-chapter-code/ch04.ipynb](https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/blob/main/ch04/01_main-chapter-code/ch04.ipynb) :
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Une représentation de haut niveau peut être observée dans :
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<figure><img src="../../images/image (3) (1) (1) (1).png" alt="" width="563"><figcaption><p><a href="https://camo.githubusercontent.com/6c8c392f72d5b9e86c94aeb9470beab435b888d24135926f1746eb88e0cc18fb/68747470733a2f2f73656261737469616e72617363686b612e636f6d2f696d616765732f4c4c4d732d66726f6d2d736372617463682d696d616765732f636830345f636f6d707265737365642f31332e776562703f31">https://camo.githubusercontent.com/6c8c392f72d5b9e86c94aeb9470beab435b888d24135926f1746eb88e0cc18fb/68747470733a2f2f73656261737469616e72617363686b612e636f6d2f696d616765732f4c4c4d732d66726f6d2d736372617463682d696d616765732f636830345f636f6d707265737365642f31332e776562703f31</a></p></figcaption></figure>
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1. **Entrée (Texte Tokenisé)** : Le processus commence par du texte tokenisé, qui est converti en représentations numériques.
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2. **Couche d'Embedding de Token et Couche d'Embedding Positionnel** : Le texte tokenisé passe par une **couche d'embedding de token** et une **couche d'embedding positionnel**, qui capture la position des tokens dans une séquence, critique pour comprendre l'ordre des mots.
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3. **Blocs Transformer** : Le modèle contient **12 blocs transformer**, chacun avec plusieurs couches. Ces blocs répètent la séquence suivante :
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- **Attention Multi-Tête Masquée** : Permet au modèle de se concentrer sur différentes parties du texte d'entrée en même temps.
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- **Normalisation de Couche** : Une étape de normalisation pour stabiliser et améliorer l'entraînement.
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- **Couche Feed Forward** : Responsable du traitement des informations de la couche d'attention et de la prédiction du prochain token.
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- **Couches de Dropout** : Ces couches empêchent le surapprentissage en supprimant aléatoirement des unités pendant l'entraînement.
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4. **Couche de Sortie Finale** : Le modèle produit un **tenseur de dimension 4x50,257**, où **50,257** représente la taille du vocabulaire. Chaque ligne de ce tenseur correspond à un vecteur que le modèle utilise pour prédire le prochain mot dans la séquence.
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5. **Objectif** : L'objectif est de prendre ces embeddings et de les convertir à nouveau en texte. Plus précisément, la dernière ligne de la sortie est utilisée pour générer le prochain mot, représenté comme "forward" dans ce diagramme.
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### Représentation du Code
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```python
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import torch
|
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import torch.nn as nn
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import tiktoken
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||||
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"
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||||
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||||
self.d_out = d_out
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||||
self.num_heads = num_heads
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||||
self.head_dim = d_out // num_heads # Reduce the projection dim to match desired output dim
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||||
|
||||
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
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||||
attn_scores = queries @ keys.transpose(2, 3) # Dot product for each head
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||||
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||||
# Original mask truncated to the number of tokens and converted to boolean
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||||
mask_bool = self.mask.bool()[:num_tokens, :num_tokens]
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||||
|
||||
# Use the mask to fill attention scores
|
||||
attn_scores.masked_fill_(mask_bool, -torch.inf)
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||||
|
||||
attn_weights = torch.softmax(attn_scores / keys.shape[-1]**0.5, dim=-1)
|
||||
attn_weights = self.dropout(attn_weights)
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||||
|
||||
# Shape: (b, num_tokens, num_heads, head_dim)
|
||||
context_vec = (attn_weights @ values).transpose(1, 2)
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||||
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||||
# Combine heads, where self.d_out = self.num_heads * self.head_dim
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||||
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)
|
||||
```
|
||||
### **Fonction d'activation GELU**
|
||||
```python
|
||||
# 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))
|
||||
))
|
||||
```
|
||||
#### **But et Fonctionnalité**
|
||||
|
||||
- **GELU (Unité Linéaire d'Erreur Gaussienne) :** Une fonction d'activation qui introduit de la non-linéarité dans le modèle.
|
||||
- **Activation Douce :** Contrairement à ReLU, qui annule les entrées négatives, GELU mappe en douceur les entrées aux sorties, permettant des valeurs petites et non nulles pour les entrées négatives.
|
||||
- **Définition Mathématique :**
|
||||
|
||||
<figure><img src="../../images/image (2) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
|
||||
|
||||
> [!TIP]
|
||||
> L'objectif de l'utilisation de cette fonction après les couches linéaires à l'intérieur de la couche FeedForward est de transformer les données linéaires en données non linéaires pour permettre au modèle d'apprendre des relations complexes et non linéaires.
|
||||
|
||||
### **Réseau de Neurones FeedForward**
|
||||
|
||||
_Des formes ont été ajoutées en tant que commentaires pour mieux comprendre les formes des matrices :_
|
||||
```python
|
||||
# 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)
|
||||
```
|
||||
#### **Objectif et Fonctionnalité**
|
||||
|
||||
- **Réseau FeedForward par Position :** Applique un réseau entièrement connecté à deux couches à chaque position séparément et de manière identique.
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||||
- **Détails des Couches :**
|
||||
- **Première Couche Linéaire :** Augmente la dimensionnalité de `emb_dim` à `4 * emb_dim`.
|
||||
- **Activation GELU :** Applique une non-linéarité.
|
||||
- **Deuxième Couche Linéaire :** Réduit la dimensionnalité à nouveau à `emb_dim`.
|
||||
|
||||
> [!TIP]
|
||||
> Comme vous pouvez le voir, le réseau Feed Forward utilise 3 couches. La première est une couche linéaire qui multipliera les dimensions par 4 en utilisant des poids linéaires (paramètres à entraîner à l'intérieur du modèle). Ensuite, la fonction GELU est utilisée dans toutes ces dimensions pour appliquer des variations non linéaires afin de capturer des représentations plus riches et enfin une autre couche linéaire est utilisée pour revenir à la taille originale des dimensions.
|
||||
|
||||
### **Mécanisme d'Attention Multi-Tête**
|
||||
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||||
Cela a déjà été expliqué dans une section précédente.
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||||
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||||
#### **Objectif et Fonctionnalité**
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||||
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||||
- **Auto-Attention Multi-Tête :** Permet au modèle de se concentrer sur différentes positions au sein de la séquence d'entrée lors de l'encodage d'un token.
|
||||
- **Composants Clés :**
|
||||
- **Requêtes, Clés, Valeurs :** Projections linéaires de l'entrée, utilisées pour calculer les scores d'attention.
|
||||
- **Têtes :** Plusieurs mécanismes d'attention fonctionnant en parallèle (`num_heads`), chacun avec une dimension réduite (`head_dim`).
|
||||
- **Scores d'Attention :** Calculés comme le produit scalaire des requêtes et des clés, mis à l'échelle et masqués.
|
||||
- **Masquage :** Un masque causal est appliqué pour empêcher le modèle de prêter attention aux tokens futurs (important pour les modèles autorégressifs comme GPT).
|
||||
- **Poids d'Attention :** Softmax des scores d'attention masqués et mis à l'échelle.
|
||||
- **Vecteur de Contexte :** Somme pondérée des valeurs, selon les poids d'attention.
|
||||
- **Projection de Sortie :** Couche linéaire pour combiner les sorties de toutes les têtes.
|
||||
|
||||
> [!TIP]
|
||||
> L'objectif de ce réseau est de trouver les relations entre les tokens dans le même contexte. De plus, les tokens sont divisés en différentes têtes afin de prévenir le surapprentissage bien que les relations finales trouvées par tête soient combinées à la fin de ce réseau.
|
||||
>
|
||||
> De plus, pendant l'entraînement, un **masque causal** est appliqué afin que les tokens ultérieurs ne soient pas pris en compte lors de la recherche des relations spécifiques à un token et un **dropout** est également appliqué pour **prévenir le surapprentissage**.
|
||||
|
||||
### **Normalisation de Couche**
|
||||
```python
|
||||
# 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
|
||||
```
|
||||
#### **Objectif et Fonctionnalité**
|
||||
|
||||
- **Layer Normalization :** Une technique utilisée pour normaliser les entrées à travers les caractéristiques (dimensions d'embedding) pour chaque exemple individuel dans un lot.
|
||||
- **Composants :**
|
||||
- **`eps` :** Une petite constante (`1e-5`) ajoutée à la variance pour éviter la division par zéro lors de la normalisation.
|
||||
- **`scale` et `shift` :** Paramètres apprenables (`nn.Parameter`) qui permettent au modèle de mettre à l'échelle et de décaler la sortie normalisée. Ils sont initialisés respectivement à un et à zéro.
|
||||
- **Processus de Normalisation :**
|
||||
- **Calculer la Moyenne (`mean`) :** Calcule la moyenne de l'entrée `x` à travers la dimension d'embedding (`dim=-1`), en gardant la dimension pour la diffusion (`keepdim=True`).
|
||||
- **Calculer la Variance (`var`) :** Calcule la variance de `x` à travers la dimension d'embedding, en gardant également la dimension. Le paramètre `unbiased=False` garantit que la variance est calculée en utilisant l'estimateur biaisé (division par `N` au lieu de `N-1`), ce qui est approprié lors de la normalisation sur les caractéristiques plutôt que sur les échantillons.
|
||||
- **Normaliser (`norm_x`) :** Soustrait la moyenne de `x` et divise par la racine carrée de la variance plus `eps`.
|
||||
- **Mettre à l'échelle et Décaler :** Applique les paramètres apprenables `scale` et `shift` à la sortie normalisée.
|
||||
|
||||
> [!TIP]
|
||||
> L'objectif est d'assurer une moyenne de 0 avec une variance de 1 à travers toutes les dimensions du même token. Le but de cela est de **stabiliser l'entraînement des réseaux de neurones profonds** en réduisant le changement de covariables internes, qui fait référence au changement dans la distribution des activations du réseau en raison de la mise à jour des paramètres pendant l'entraînement.
|
||||
|
||||
### **Bloc Transformer**
|
||||
|
||||
_Des formes ont été ajoutées en tant que commentaires pour mieux comprendre les formes des matrices :_
|
||||
```python
|
||||
# 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)
|
||||
|
||||
```
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||||
#### **Objectif et Fonctionnalité**
|
||||
|
||||
- **Composition des Couches :** Combine l'attention multi-têtes, le réseau feedforward, la normalisation de couche et les connexions résiduelles.
|
||||
- **Normalisation de Couche :** Appliquée avant les couches d'attention et feedforward pour un entraînement stable.
|
||||
- **Connexions Résiduelles (Raccourcis) :** Ajoutent l'entrée d'une couche à sa sortie pour améliorer le flux de gradient et permettre l'entraînement de réseaux profonds.
|
||||
- **Dropout :** Appliqué après les couches d'attention et feedforward pour la régularisation.
|
||||
|
||||
#### **Fonctionnalité Étape par Étape**
|
||||
|
||||
1. **Premier Chemin Résiduel (Auto-Attention) :**
|
||||
- **Entrée (`shortcut`) :** Sauvegarder l'entrée originale pour la connexion résiduelle.
|
||||
- **Norme de Couche (`norm1`) :** Normaliser l'entrée.
|
||||
- **Attention Multi-Têtes (`att`) :** Appliquer l'auto-attention.
|
||||
- **Dropout (`drop_shortcut`) :** Appliquer le dropout pour la régularisation.
|
||||
- **Ajouter Résiduel (`x + shortcut`) :** Combiner avec l'entrée originale.
|
||||
2. **Deuxième Chemin Résiduel (FeedForward) :**
|
||||
- **Entrée (`shortcut`) :** Sauvegarder l'entrée mise à jour pour la prochaine connexion résiduelle.
|
||||
- **Norme de Couche (`norm2`) :** Normaliser l'entrée.
|
||||
- **Réseau FeedForward (`ff`) :** Appliquer la transformation feedforward.
|
||||
- **Dropout (`drop_shortcut`) :** Appliquer le dropout.
|
||||
- **Ajouter Résiduel (`x + shortcut`) :** Combiner avec l'entrée du premier chemin résiduel.
|
||||
|
||||
> [!TIP]
|
||||
> Le bloc transformateur regroupe tous les réseaux ensemble et applique une **normalisation** et des **dropouts** pour améliorer la stabilité et les résultats de l'entraînement.\
|
||||
> Notez comment les dropouts sont effectués après l'utilisation de chaque réseau tandis que la normalisation est appliquée avant.
|
||||
>
|
||||
> De plus, il utilise également des raccourcis qui consistent à **ajouter la sortie d'un réseau à son entrée**. Cela aide à prévenir le problème de gradient qui disparaît en s'assurant que les couches initiales contribuent "autant" que les dernières.
|
||||
|
||||
### **GPTModel**
|
||||
|
||||
_Des formes ont été ajoutées en tant que commentaires pour mieux comprendre les formes des matrices :_
|
||||
```python
|
||||
# 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)
|
||||
```
|
||||
#### **Objectif et Fonctionnalité**
|
||||
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||||
- **Couches d'Embedding :**
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||||
- **Token Embeddings (`tok_emb`):** Convertit les indices de tokens en embeddings. En rappel, ce sont les poids attribués à chaque dimension de chaque token dans le vocabulaire.
|
||||
- **Positional Embeddings (`pos_emb`):** Ajoute des informations positionnelles aux embeddings pour capturer l'ordre des tokens. En rappel, ce sont les poids attribués aux tokens selon leur position dans le texte.
|
||||
- **Dropout (`drop_emb`):** Appliqué aux embeddings pour la régularisation.
|
||||
- **Blocs Transformer (`trf_blocks`):** Empilement de `n_layers` blocs transformer pour traiter les embeddings.
|
||||
- **Normalisation Finale (`final_norm`):** Normalisation de couche avant la couche de sortie.
|
||||
- **Couche de Sortie (`out_head`):** Projette les états cachés finaux à la taille du vocabulaire pour produire des logits pour la prédiction.
|
||||
|
||||
> [!TIP]
|
||||
> L'objectif de cette classe est d'utiliser tous les autres réseaux mentionnés pour **prédire le prochain token dans une séquence**, ce qui est fondamental pour des tâches comme la génération de texte.
|
||||
>
|
||||
> Notez comment elle **utilisera autant de blocs transformer que indiqué** et que chaque bloc transformer utilise un réseau d'attention multi-têtes, un réseau feed forward et plusieurs normalisations. Donc, si 12 blocs transformer sont utilisés, multipliez cela par 12.
|
||||
>
|
||||
> De plus, une couche de **normalisation** est ajoutée **avant** la **sortie** et une couche linéaire finale est appliquée à la fin pour obtenir les résultats avec les dimensions appropriées. Notez comment chaque vecteur final a la taille du vocabulaire utilisé. Cela est dû au fait qu'il essaie d'obtenir une probabilité par token possible dans le vocabulaire.
|
||||
|
||||
## Nombre de Paramètres à entraîner
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||||
|
||||
Ayant la structure GPT définie, il est possible de déterminer le nombre de paramètres à entraîner :
|
||||
```python
|
||||
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
|
||||
```
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||||
### **Calcul de l'étape par étape**
|
||||
|
||||
#### **1. Couches d'incorporation : Incorporation de jetons et incorporation de position**
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||||
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||||
- **Couche :** `nn.Embedding(vocab_size, emb_dim)`
|
||||
- **Paramètres :** `vocab_size * emb_dim`
|
||||
```python
|
||||
token_embedding_params = 50257 * 768 = 38,597,376
|
||||
```
|
||||
- **Couche :** `nn.Embedding(context_length, emb_dim)`
|
||||
- **Paramètres :** `context_length * emb_dim`
|
||||
```python
|
||||
position_embedding_params = 1024 * 768 = 786,432
|
||||
```
|
||||
**Paramètres d'Embedding Totaux**
|
||||
```python
|
||||
embedding_params = token_embedding_params + position_embedding_params
|
||||
embedding_params = 38,597,376 + 786,432 = 39,383,808
|
||||
```
|
||||
#### **2. Blocs de Transformateur**
|
||||
|
||||
Il y a 12 blocs de transformateur, donc nous allons calculer les paramètres pour un bloc puis multiplier par 12.
|
||||
|
||||
**Paramètres par Bloc de Transformateur**
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||||
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||||
**a. Attention Multi-Tête**
|
||||
|
||||
- **Composants :**
|
||||
- **Couche Linéaire de Requête (`W_query`) :** `nn.Linear(emb_dim, emb_dim, bias=False)`
|
||||
- **Couche Linéaire de Clé (`W_key`) :** `nn.Linear(emb_dim, emb_dim, bias=False)`
|
||||
- **Couche Linéaire de Valeur (`W_value`) :** `nn.Linear(emb_dim, emb_dim, bias=False)`
|
||||
- **Projection de Sortie (`out_proj`) :** `nn.Linear(emb_dim, emb_dim)`
|
||||
- **Calculs :**
|
||||
|
||||
- **Chacune de `W_query`, `W_key`, `W_value` :**
|
||||
|
||||
```python
|
||||
qkv_params = emb_dim * emb_dim = 768 * 768 = 589,824
|
||||
```
|
||||
|
||||
Puisqu'il y a trois de ces couches :
|
||||
|
||||
```python
|
||||
total_qkv_params = 3 * qkv_params = 3 * 589,824 = 1,769,472
|
||||
```
|
||||
|
||||
- **Projection de Sortie (`out_proj`) :**
|
||||
|
||||
```python
|
||||
out_proj_params = (emb_dim * emb_dim) + emb_dim = (768 * 768) + 768 = 589,824 + 768 = 590,592
|
||||
```
|
||||
|
||||
- **Total des Paramètres d'Attention Multi-Tête :**
|
||||
|
||||
```python
|
||||
mha_params = total_qkv_params + out_proj_params
|
||||
mha_params = 1,769,472 + 590,592 = 2,360,064
|
||||
```
|
||||
|
||||
**b. Réseau FeedForward**
|
||||
|
||||
- **Composants :**
|
||||
- **Première Couche Linéaire :** `nn.Linear(emb_dim, 4 * emb_dim)`
|
||||
- **Deuxième Couche Linéaire :** `nn.Linear(4 * emb_dim, emb_dim)`
|
||||
- **Calculs :**
|
||||
|
||||
- **Première Couche Linéaire :**
|
||||
|
||||
```python
|
||||
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
|
||||
```
|
||||
|
||||
- **Deuxième Couche Linéaire :**
|
||||
|
||||
```python
|
||||
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 des Paramètres FeedForward :**
|
||||
|
||||
```python
|
||||
ff_params = ff_first_layer_params + ff_second_layer_params
|
||||
ff_params = 2,362,368 + 2,360,064 = 4,722,432
|
||||
```
|
||||
|
||||
**c. Normalisations de Couche**
|
||||
|
||||
- **Composants :**
|
||||
- Deux instances de `LayerNorm` par bloc.
|
||||
- Chaque `LayerNorm` a `2 * emb_dim` paramètres (échelle et décalage).
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||||
- **Calculs :**
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||||
|
||||
```python
|
||||
layer_norm_params_per_block = 2 * (2 * emb_dim) = 2 * 768 * 2 = 3,072
|
||||
```
|
||||
|
||||
**d. Total des Paramètres par Bloc de Transformateur**
|
||||
```python
|
||||
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
|
||||
```
|
||||
**Paramètres totaux pour tous les blocs de transformateur**
|
||||
```python
|
||||
pythonCopy codetotal_transformer_blocks_params = params_per_block * n_layers
|
||||
total_transformer_blocks_params = 7,085,568 * 12 = 85,026,816
|
||||
```
|
||||
#### **3. Couches finales**
|
||||
|
||||
**a. Normalisation de la couche finale**
|
||||
|
||||
- **Paramètres :** `2 * emb_dim` (échelle et décalage)
|
||||
```python
|
||||
pythonCopy codefinal_layer_norm_params = 2 * 768 = 1,536
|
||||
```
|
||||
**b. Couche de Projection de Sortie (`out_head`)**
|
||||
|
||||
- **Couche :** `nn.Linear(emb_dim, vocab_size, bias=False)`
|
||||
- **Paramètres :** `emb_dim * vocab_size`
|
||||
```python
|
||||
pythonCopy codeoutput_projection_params = 768 * 50257 = 38,597,376
|
||||
```
|
||||
#### **4. Résumé de tous les paramètres**
|
||||
```python
|
||||
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
|
||||
```
|
||||
## Générer du texte
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||||
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||||
Avoir un modèle qui prédit le prochain token comme le précédent, il suffit de prendre les valeurs du dernier token de la sortie (car ce seront celles du token prédit), ce qui sera une **valeur par entrée dans le vocabulaire** et ensuite utiliser la fonction `softmax` pour normaliser les dimensions en probabilités qui s'additionnent à 1 et ensuite obtenir l'index de la plus grande entrée, qui sera l'index du mot dans le vocabulaire.
|
||||
|
||||
Code de [https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/blob/main/ch04/01_main-chapter-code/ch04.ipynb](https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/blob/main/ch04/01_main-chapter-code/ch04.ipynb):
|
||||
```python
|
||||
def generate_text_simple(model, idx, max_new_tokens, context_size):
|
||||
# idx is (batch, n_tokens) array of indices in the current context
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||||
for _ in range(max_new_tokens):
|
||||
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||||
# 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
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||||
with torch.no_grad():
|
||||
logits = model(idx_cond)
|
||||
|
||||
# Focus only on the last time step
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||||
# (batch, n_tokens, vocab_size) becomes (batch, vocab_size)
|
||||
logits = logits[:, -1, :]
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||||
|
||||
# Apply softmax to get probabilities
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||||
probas = torch.softmax(logits, dim=-1) # (batch, vocab_size)
|
||||
|
||||
# Get the idx of the vocab entry with the highest probability value
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||||
idx_next = torch.argmax(probas, dim=-1, keepdim=True) # (batch, 1)
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||||
|
||||
# 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)
|
||||
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||||
encoded_tensor = torch.tensor(encoded).unsqueeze(0)
|
||||
print("encoded_tensor.shape:", encoded_tensor.shape)
|
||||
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||||
model.eval() # disable dropout
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||||
|
||||
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]))
|
||||
```
|
||||
## Références
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||||
|
||||
- [https://www.manning.com/books/build-a-large-language-model-from-scratch](https://www.manning.com/books/build-a-large-language-model-from-scratch)
|
||||
@ -0,0 +1,61 @@
|
||||
# 7.0. Améliorations de LoRA dans le fine-tuning
|
||||
|
||||
## Améliorations de LoRA
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||||
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> [!TIP]
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||||
> L'utilisation de **LoRA réduit beaucoup le calcul** nécessaire pour **affiner** des modèles déjà entraînés.
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||||
|
||||
LoRA permet d'affiner **de grands modèles** de manière efficace en ne changeant qu'une **petite partie** du modèle. Cela réduit le nombre de paramètres que vous devez entraîner, économisant ainsi de la **mémoire** et des **ressources informatiques**. Cela est dû à :
|
||||
|
||||
1. **Réduction du Nombre de Paramètres Entraînables** : Au lieu de mettre à jour l'ensemble de la matrice de poids dans le modèle, LoRA **divise** la matrice de poids en deux matrices plus petites (appelées **A** et **B**). Cela rend l'entraînement **plus rapide** et nécessite **moins de mémoire** car moins de paramètres doivent être mis à jour.
|
||||
|
||||
1. Cela est dû au fait qu'au lieu de calculer la mise à jour complète des poids d'une couche (matrice), il l'approxime à un produit de 2 matrices plus petites, réduisant la mise à jour à calculer :\
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||||
|
||||
<figure><img src="../../images/image (9) (1).png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
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||||
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||||
2. **Conserve les Poids du Modèle Original Inchangés** : LoRA vous permet de garder les poids du modèle original identiques et ne met à jour que les **nouvelles petites matrices** (A et B). Cela est utile car cela signifie que les connaissances originales du modèle sont préservées, et vous ne modifiez que ce qui est nécessaire.
|
||||
3. **Affinage Efficace Spécifique à la Tâche** : Lorsque vous souhaitez adapter le modèle à une **nouvelle tâche**, vous pouvez simplement entraîner les **petites matrices LoRA** (A et B) tout en laissant le reste du modèle tel quel. Cela est **beaucoup plus efficace** que de réentraîner l'ensemble du modèle.
|
||||
4. **Efficacité de Stockage** : Après le fine-tuning, au lieu de sauvegarder un **nouveau modèle entier** pour chaque tâche, vous n'avez besoin de stocker que les **matrices LoRA**, qui sont très petites par rapport à l'ensemble du modèle. Cela facilite l'adaptation du modèle à de nombreuses tâches sans utiliser trop de stockage.
|
||||
|
||||
Afin d'implémenter LoraLayers au lieu de Linear lors d'un fine-tuning, ce code est proposé ici [https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/blob/main/appendix-E/01_main-chapter-code/appendix-E.ipynb](https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/blob/main/appendix-E/01_main-chapter-code/appendix-E.ipynb):
|
||||
```python
|
||||
import math
|
||||
|
||||
# Create the LoRA layer with the 2 matrices and the alpha
|
||||
class LoRALayer(torch.nn.Module):
|
||||
def __init__(self, in_dim, out_dim, rank, alpha):
|
||||
super().__init__()
|
||||
self.A = torch.nn.Parameter(torch.empty(in_dim, rank))
|
||||
torch.nn.init.kaiming_uniform_(self.A, a=math.sqrt(5)) # similar to standard weight initialization
|
||||
self.B = torch.nn.Parameter(torch.zeros(rank, out_dim))
|
||||
self.alpha = alpha
|
||||
|
||||
def forward(self, x):
|
||||
x = self.alpha * (x @ self.A @ self.B)
|
||||
return x
|
||||
|
||||
# Combine it with the linear layer
|
||||
class LinearWithLoRA(torch.nn.Module):
|
||||
def __init__(self, linear, rank, alpha):
|
||||
super().__init__()
|
||||
self.linear = linear
|
||||
self.lora = LoRALayer(
|
||||
linear.in_features, linear.out_features, rank, alpha
|
||||
)
|
||||
|
||||
def forward(self, x):
|
||||
return self.linear(x) + self.lora(x)
|
||||
|
||||
# Replace linear layers with LoRA ones
|
||||
def replace_linear_with_lora(model, rank, alpha):
|
||||
for name, module in model.named_children():
|
||||
if isinstance(module, torch.nn.Linear):
|
||||
# Replace the Linear layer with LinearWithLoRA
|
||||
setattr(model, name, LinearWithLoRA(module, rank, alpha))
|
||||
else:
|
||||
# Recursively apply the same function to child modules
|
||||
replace_linear_with_lora(module, rank, alpha)
|
||||
```
|
||||
## Références
|
||||
|
||||
- [https://www.manning.com/books/build-a-large-language-model-from-scratch](https://www.manning.com/books/build-a-large-language-model-from-scratch)
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# 7.2. Ajustement pour suivre des instructions
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> [!TIP]
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> L'objectif de cette section est de montrer comment **ajuster un modèle déjà pré-entraîné pour suivre des instructions** plutôt que de simplement générer du texte, par exemple, répondre à des tâches en tant que chatbot.
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## Ensemble de données
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Pour ajuster un LLM afin de suivre des instructions, il est nécessaire d'avoir un ensemble de données avec des instructions et des réponses pour ajuster le LLM. Il existe différents formats pour entraîner un LLM à suivre des instructions, par exemple :
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- L'exemple de style de prompt Apply Alpaca :
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```csharp
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Below is an instruction that describes a task. Write a response that appropriately completes the request.
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### Instruction:
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Calculate the area of a circle with a radius of 5 units.
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### Response:
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The area of a circle is calculated using the formula \( A = \pi r^2 \). Plugging in the radius of 5 units:
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\( A = \pi (5)^2 = \pi \times 25 = 25\pi \) square units.
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```
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- Exemple de style de prompt Phi-3 :
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```vbnet
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<|User|>
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Can you explain what gravity is in simple terms?
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<|Assistant|>
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Absolutely! Gravity is a force that pulls objects toward each other.
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```
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Former un LLM avec ce genre de jeux de données au lieu de simplement du texte brut aide le LLM à comprendre qu'il doit donner des réponses spécifiques aux questions qu'il reçoit.
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Par conséquent, l'une des premières choses à faire avec un ensemble de données contenant des demandes et des réponses est de modéliser ces données dans le format de prompt souhaité, comme :
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```python
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# Code from https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/blob/main/ch07/01_main-chapter-code/ch07.ipynb
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def format_input(entry):
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instruction_text = (
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f"Below is an instruction that describes a task. "
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f"Write a response that appropriately completes the request."
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f"\n\n### Instruction:\n{entry['instruction']}"
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)
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input_text = f"\n\n### Input:\n{entry['input']}" if entry["input"] else ""
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return instruction_text + input_text
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model_input = format_input(data[50])
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desired_response = f"\n\n### Response:\n{data[50]['output']}"
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print(model_input + desired_response)
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```
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Puis, comme toujours, il est nécessaire de séparer le jeu de données en ensembles pour l'entraînement, la validation et le test.
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## Batching & Data Loaders
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Ensuite, il est nécessaire de regrouper toutes les entrées et sorties attendues pour l'entraînement. Pour cela, il faut :
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- Tokeniser les textes
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- Remplir tous les échantillons à la même longueur (généralement, la longueur sera aussi grande que la longueur de contexte utilisée pour pré-entraîner le LLM)
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- Créer les tokens attendus en décalant l'entrée de 1 dans une fonction de collate personnalisée
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- Remplacer certains tokens de remplissage par -100 pour les exclure de la perte d'entraînement : Après le premier token `endoftext`, substituer tous les autres tokens `endoftext` par -100 (car utiliser `cross_entropy(...,ignore_index=-100)` signifie qu'il ignorera les cibles avec -100)
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- \[Optionnel\] Masquer en utilisant -100 également tous les tokens appartenant à la question afin que le LLM apprenne uniquement à générer la réponse. Dans le style Apply Alpaca, cela signifiera masquer tout jusqu'à `### Response:`
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Avec cela créé, il est temps de créer les chargeurs de données pour chaque jeu de données (entraînement, validation et test).
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## Load pre-trained LLM & Fine tune & Loss Checking
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Il est nécessaire de charger un LLM pré-entraîné pour le peaufiner. Cela a déjà été discuté dans d'autres pages. Ensuite, il est possible d'utiliser la fonction d'entraînement précédemment utilisée pour peaufiner le LLM.
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Pendant l'entraînement, il est également possible de voir comment la perte d'entraînement et la perte de validation varient au cours des époques pour voir si la perte diminue et si le surapprentissage se produit.\
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Rappelez-vous que le surapprentissage se produit lorsque la perte d'entraînement diminue mais que la perte de validation ne diminue pas ou augmente même. Pour éviter cela, la chose la plus simple à faire est d'arrêter l'entraînement à l'époque où ce comportement commence.
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## Response Quality
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Comme il ne s'agit pas d'un fine-tune de classification où il est possible de faire davantage confiance aux variations de perte, il est également important de vérifier la qualité des réponses dans le jeu de test. Par conséquent, il est recommandé de rassembler les réponses générées de tous les jeux de test et **de vérifier leur qualité manuellement** pour voir s'il y a des réponses incorrectes (notez qu'il est possible pour le LLM de créer correctement le format et la syntaxe de la phrase de réponse mais de donner une réponse complètement incorrecte. La variation de perte ne reflétera pas ce comportement).\
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Notez qu'il est également possible d'effectuer cette révision en passant les réponses générées et les réponses attendues à **d'autres LLM et leur demander d'évaluer les réponses**.
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Autre test à effectuer pour vérifier la qualité des réponses :
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1. **Measuring Massive Multitask Language Understanding (**[**MMLU**](https://arxiv.org/abs/2009.03300)**):** MMLU évalue les connaissances et les capacités de résolution de problèmes d'un modèle à travers 57 sujets, y compris les sciences humaines, les sciences, et plus encore. Il utilise des questions à choix multiples pour évaluer la compréhension à divers niveaux de difficulté, de l'élémentaire au professionnel avancé.
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2. [**LMSYS Chatbot Arena**](https://arena.lmsys.org): Cette plateforme permet aux utilisateurs de comparer les réponses de différents chatbots côte à côte. Les utilisateurs saisissent une invite, et plusieurs chatbots génèrent des réponses qui peuvent être directement comparées.
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3. [**AlpacaEval**](https://github.com/tatsu-lab/alpaca_eval)**:** AlpacaEval est un cadre d'évaluation automatisé où un LLM avancé comme GPT-4 évalue les réponses d'autres modèles à diverses invites.
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4. **General Language Understanding Evaluation (**[**GLUE**](https://gluebenchmark.com/)**):** GLUE est une collection de neuf tâches de compréhension du langage naturel, y compris l'analyse des sentiments, l'implication textuelle et la réponse à des questions.
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5. [**SuperGLUE**](https://super.gluebenchmark.com/)**:** S'appuyant sur GLUE, SuperGLUE comprend des tâches plus difficiles conçues pour être difficiles pour les modèles actuels.
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6. **Beyond the Imitation Game Benchmark (**[**BIG-bench**](https://github.com/google/BIG-bench)**):** BIG-bench est un benchmark à grande échelle avec plus de 200 tâches qui testent les capacités d'un modèle dans des domaines tels que le raisonnement, la traduction et la réponse à des questions.
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7. **Holistic Evaluation of Language Models (**[**HELM**](https://crfm.stanford.edu/helm/lite/latest/)**):** HELM fournit une évaluation complète à travers divers indicateurs comme la précision, la robustesse et l'équité.
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8. [**OpenAI Evals**](https://github.com/openai/evals)**:** Un cadre d'évaluation open-source par OpenAI qui permet de tester des modèles d'IA sur des tâches personnalisées et standardisées.
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9. [**HumanEval**](https://github.com/openai/human-eval)**:** Une collection de problèmes de programmation utilisés pour évaluer les capacités de génération de code des modèles de langage.
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10. **Stanford Question Answering Dataset (**[**SQuAD**](https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/)**):** SQuAD se compose de questions sur des articles de Wikipédia, où les modèles doivent comprendre le texte pour répondre avec précision.
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11. [**TriviaQA**](https://nlp.cs.washington.edu/triviaqa/)**:** Un ensemble de données à grande échelle de questions et réponses trivia, ainsi que des documents de preuve.
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et beaucoup, beaucoup plus
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## Follow instructions fine-tuning code
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Vous pouvez trouver un exemple de code pour effectuer ce fine-tuning dans [https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/blob/main/ch07/01_main-chapter-code/gpt_instruction_finetuning.py](https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/blob/main/ch07/01_main-chapter-code/gpt_instruction_finetuning.py)
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## References
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- [https://www.manning.com/books/build-a-large-language-model-from-scratch](https://www.manning.com/books/build-a-large-language-model-from-scratch)
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