从零手撕 LLaMa3 项目爆火（图解+代码）_从0手搓llama3

作者：IT小白 | 2024-06-02 23:14:27

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从0手搓llama3

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一个月前，Meta 发布了开源大模型 llama3 系列，在多个关键基准测试中优于业界 SOTA 模型，并在代码生成任务上全面领先。

此后，开发者们便开始了本地部署和实现，比如 llama3 的中文实现、llama3 的纯 NumPy 实现等。

十几个小时前，有位名为「Nishant Aklecha」的开发者发布了一个从零开始实现 llama3 的存储库，包括跨多个头的注意力矩阵乘法、位置编码和每个层在内都有非常详细的解释。

该项目得到了大神 Karpathy 的称赞，他表示项目看起来不错，完全展开后，通过模块嵌套和相互调用，可以更容易看到实际的情况。

上传半天的时间，该项目已在 GitHub 上收获了 1.5k 的 star，足可见其含金量。

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从零开始实现 llama3

接下来项目作者手把手教你如何从头开始实现 llama3。

项目地址：https://github.com/naklecha/llama3-from-scratch

首先从 Meta 提供的 llama3 模型文件中加载张量。

下载地址：https://llama.meta.com/llama-downloads/

接着是分词器（tokenizer），作者表示没打算自己实现分词器，因而借用了 Andrej Karpathy 的实现方式：

分词器的实现链接：https://github.com/karpathy/minbpe

from pathlib import Path
import tiktoken
from tiktoken.load import load_tiktoken_bpe
import torch
import json
import matplotlib.pyplot as plt
tokenizer_path = "Meta-Llama-3-8B/tokenizer.model"
special_tokens = [
            "<|begin_of_text|>",
            "<|end_of_text|>",
            "<|reserved_special_token_0|>",
            "<|reserved_special_token_1|>",
            "<|reserved_special_token_2|>",
            "<|reserved_special_token_3|>",
            "<|start_header_id|>",
            "<|end_header_id|>",
            "<|reserved_special_token_4|>",
            "<|eot_id|>",  # end of turn
        ] + [f"<|reserved_special_token_{i}|>" for i in range (5, 256 - 5)] mergeable_ranks = load_tiktoken_bpe (tokenizer_path) tokenizer = tiktoken.Encoding (
    name=Path (tokenizer_path).name,
    pat_str=r"(?i:'s|'t|'re|'ve|'m|'ll|'d)|[^\r\n\p {L}\p {N}]?\p {L}+|\p {N}{1,3}| ?[^\s\p {L}\p {N}]+[\r\n]*|\s*[\r\n]+|\s+(?!\S)|\s+",
    mergeable_ranks=mergeable_ranks,
    special_tokens={token: len (mergeable_ranks) + i for i, token in enumerate (special_tokens)},
)
tokenizer.decode (tokenizer.encode ("hello world!"))
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'hello world!'
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上述步骤完成后，就是读取模型文件了。由于该研究是从头开始实现 llama3，因此代码一次只读取一个张量文件。

model = torch.load ("Meta-Llama-3-8B/consolidated.00.pth")
print (json.dumps (list (model.keys ())[:20], indent=4))
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[
    "tok_embeddings.weight",
    "layers.0.attention.wq.weight",
    "layers.0.attention.wk.weight",
    "layers.0.attention.wv.weight",
    "layers.0.attention.wo.weight",
    "layers.0.feed_forward.w1.weight",
    "layers.0.feed_forward.w3.weight",
    "layers.0.feed_forward.w2.weight",
    "layers.0.attention_norm.weight",
    "layers.0.ffn_norm.weight",
    "layers.1.attention.wq.weight",
    "layers.1.attention.wk.weight",
    "layers.1.attention.wv.weight",
    "layers.1.attention.wo.weight",
    "layers.1.feed_forward.w1.weight",
    "layers.1.feed_forward.w3.weight",
    "layers.1.feed_forward.w2.weight",
    "layers.1.attention_norm.weight",
    "layers.1.ffn_norm.weight",
    "layers.2.attention.wq.weight"
]
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with open ("Meta-Llama-3-8B/params.json", "r") as f:
    config = json.load (f)
config
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{'dim': 4096,
 'n_layers': 32,
 'n_heads': 32,
 'n_kv_heads': 8,
 'vocab_size': 128256,
 'multiple_of': 1024,
 'ffn_dim_multiplier': 1.3,
 'norm_eps': 1e-05,
 'rope_theta': 500000.0}
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项目作者使用以下配置来推断模型细节：

模型有 32 个 transformer 层；
每个多头注意力块有 32 个头。

dim = config ["dim"]
n_layers = config ["n_layers"]
n_heads = config ["n_heads"]
n_kv_heads = config ["n_kv_heads"]
vocab_size = config ["vocab_size"]
multiple_of = config ["multiple_of"]
ffn_dim_multiplier = config ["ffn_dim_multiplier"]
norm_eps = config ["norm_eps"]
rope_theta = torch.tensor (config ["rope_theta"])
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接下来的操作是将文本装换为 token，这里作者使用的是 tiktoken 库（一个用于 OpenAI 模型的 BPE tokeniser）。

prompt = "the answer to the ultimate question of life, the universe, and everything is"
tokens = [128000] + tokenizer.encode (prompt)
print (tokens)
tokens = torch.tensor (tokens)
prompt_split_as_tokens = [tokenizer.decode ([token.item ()]) for token in tokens]
print (prompt_split_as_tokens)
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[128000, 1820, 4320, 311, 279, 17139, 3488, 315, 2324, 11, 279, 15861, 11, 323, 4395, 374, 220]
['<|begin_of_text|>', 'the', ' answer', ' to', ' the', ' ultimate', ' question', ' of', ' life', ',', ' the', ' universe', ',', ' and', ' everything', ' is', ' ']
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然后将 token 转换为嵌入。

embedding_layer = torch.nn.Embedding (vocab_size, dim)
embedding_layer.weight.data.copy_(model ["tok_embeddings.weight"])
token_embeddings_unnormalized = embedding_layer (tokens).to (torch.bfloat16)
token_embeddings_unnormalized.shape
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torch.Size ([17, 4096])
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将嵌入进行归一化。该研究使用均方根 RMS 算法进行归一化。不过，在这一步之后，张量形状不会改变，只是值进行了归一化。

# def rms_norm (tensor, norm_weights):
#     rms = (tensor.pow (2).mean (-1, keepdim=True) + norm_eps)**0.5
#     return tensor * (norm_weights /rms)
def rms_norm (tensor, norm_weights):
    return (tensor * torch.rsqrt (tensor.pow (2).mean (-1, keepdim=True) + norm_eps)) * norm_weights
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构建 transformer 第一层。完成上述准备后，接着是构建 transformer 第一层：从模型文件中访问 layer.0（即第一层），归一化后嵌入维度仍然是 [17x4096] 。

token_embeddings = rms_norm (token_embeddings_unnormalized, model ["layers.0.attention_norm.weight"])
token_embeddings.shape
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torch.Size ([17, 4096])
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用通俗易懂的方式讲解系列

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