大纲

• LLaMA、ChatGLM、Falcon等大语言模型的比较
  • tokenizer、位置编码、Layer Normalization、激活函数等
• 大语言模型的分布式训练技术
  • 数据并行、张量模型并行、流水线并行、3D并行
  • 零冗余优化器ZeRO、CPU卸载技术ZeRo-offload
  • 混合精度训练、激活重计算技术
  • Flash Attention、Paged Attention
• 大语言模型的参数高效微调技术
  • prompt tuning、prefix tuning、adapter、LLaMA-adapter、 LoRA

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1.大语言模型的细节

1.0 transformer与LLM

1.1 模型结构

1.2 训练目标

1.3 tokenizer

1.4 位置编码

1.5 层归一化

1.6 激活函数

1.7 Multi-query Attention与Grouped-query Attention

1.8 并行transformer block

1.9 总结-训练稳定性

2.LLM的分布式预训练

2.0 点对点通信与集体通信

2.1 数据并行

2.2 张量并行

2.3 流水线并行

2.4 3D并行

2.5 混合精度训练

2.6 激活重计算

2.7 ZeRO，零冗余优化器

2.8 CPU-offload，ZeRO-offload

2.9 Flash Attention

2.10 vLLM: Paged Attention

3. LLM的参数高效微调

3.0 为什么进行参数高效微调？

3.1 prompt tuning

3.2 prefix tuning

3.3 adapter

3.4 LLaMA adapter

3.5 LoRA

3.6 实验比较

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