Gemma模型论文详解(附源码)

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1. 背景介绍

Gemma模型是在2024.2.21号Google新发布的大语言模型, Gemma复用了Gemini相同的技术(Gemini也是Google发布的多模态模型)，Gemma这次发布了了2B和7B两个版本的参数，不仅提供了预训练的checkpoints，还提供了用于对话、指令跟随等fine-tune的checkpoints。在QA问答、常识。在11

2. 模型介绍

2.1 模型结构

Gemma模型使用了transformer decoder结构进行训练，训练的上下文大小为8192个token，模型参数如下：

相比原始transformer结构的区别：

  • Multi-Query Attention：7B模型使用了multi-head attention，2B模型使用了multi-query attention (with 𝑛𝑢𝑚_𝑘𝑣_ℎ𝑒𝑎𝑑𝑠 = 1)。对比llama2中用了group-query attention。

  • RoPE Embeddings: 不使用绝对位置编码，在每一层前加下RoPE Embedding，同时共享输入与输出层的embedding权重。

  • GeGLU Activations: ReLU的激活替换为GeGLU的激活。对比llama中用了swiglu。

  • Normalizer Location: 在transformer的每一层layer的前后都进行规一化，这里使用RMSNorm做为规一化层。

2.2 训练搭建

Gemma使用TPUv5e进行训练；一个pod中有256块TPUv5e芯片，256块芯片被设计为16X16的2D拓扑；Gemma-7B使用16个pods（4096块卡）进行训练，Gemma-2B使用2个pods(512块卡)。7B模型在一个pod内使用16路模型并行和16路数据并行，2B模型在一个pod内使用256路数据并行。优化器状态使用ZeRO-3进行切分，减少显存占用。在pod外使用类似Pathways的方式减少数据复制的成本。

和Gemini模型训练一样，综合了Jax和Pathways的单控制器single controller编程范式，使用单个python进程编排整个训练; 使用GSPMD partitioner用于训练step的计算，使用XLA compiler减少中间结果的大小。

2.3 训练数据

Gemma 2B和7B分别基于2T和6T个token进行训练，token来源于纯英文的文本，内容包括网页、数学、代码等。使用SentencePiece的tokenizer，字典大小有256K个token。数据过滤使用基于模型的分类器去除有害的、低质量的内容。最后采用类似Gemini的方式进行训练数据的混合，提升高质量数据的占比。

2.4 指令微调(Instruction Tuning)

2B和7B进行有监督微调(SFT)训练中使用混合生成数据和人工标注的prompt文本对，同时进行RLHF训练。在SFT阶段，基于给定的一个prompt，通过测试模型生成多个响应的回答结果，通过一个更大更好的模型进行结果的好坏判断。基于不同的侧重方向(指令跟随/事实/创造性/安全等)构建不同的prompt。使用多种基于LM的自动判断方法，比如chain-of-thought prompting。

训练和推理过程中使用相同的数据格式，格式的设计重点在于两点，一个是确定多轮对话中的角色，一个是确定一轮对话的开始结束。对应格式标记和示例的训练数据如下：

3. 源码

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@dataclasses.dataclass
class GemmaConfig:
    # The number of tokens in the vocabulary.
    vocab_size: int = 256000
    # The maximum sequence length that this model might ever be used with.
    max_position_embeddings: int = 8192
    # The number of blocks in the model.
    num_hidden_layers: int = 28
    # The number of attention heads used in the attention layers of the model.
    num_attention_heads: int = 16
    # The number of key-value heads for implementing attention.
    num_key_value_heads: int = 16
    # The hidden size of the model.
    hidden_size: int = 3072
    # The dimension of the MLP representations.
    intermediate_size: int = 24576
    # The number of head dimensions.
    head_dim: int = 256
    # The epsilon used by the rms normalization layers.
    rms_norm_eps: float = 1e-6
    # The dtype of the weights.
    dtype: str = 'bfloat16'
    # Whether a quantized version of the model is used.
    quant: bool = False
    # The path to the model tokenizer.
    tokenizer: Optional[str] = 'tokenizer/tokenizer.model'

    def get_dtype(self) -> Optional[torch.dtype]:
        """Gets the torch dtype from the config dtype string."""
        return _STR_DTYPE_TO_TORCH_DTYPE.get(self.dtype, None)


def get_config_for_7b() -> GemmaConfig:
    return GemmaConfig()


def get_config_for_2b() -> GemmaConfig:
    return GemmaConfig(
        num_hidden_layers=18,
        num_attention_heads=8,
        num_key_value_heads=1,
        hidden_size=2048,
        intermediate_size=16384
    )
  • 模型定义在gemma/model.py文件中，GemmaDecoderLayer的定义如下：
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class GemmaDecoderLayer(nn.Module):

    def __init__(
        self,
        config: gemma_config.GemmaConfig,
    ):
        super().__init__()
        self.self_attn = GemmaAttention(
            hidden_size=config.hidden_size,
            num_heads=config.num_attention_heads,
            num_kv_heads=config.num_key_value_heads,
            head_dim=config.head_dim,
            quant=config.quant,
        )
        self.mlp = GemmaMLP(
            hidden_size=config.hidden_size,
            intermediate_size=config.intermediate_size,
            quant=config.quant,
        )
        self.input_layernorm = RMSNorm(config.hidden_size,
                                       eps=config.rms_norm_eps)
        self.post_attention_layernorm = RMSNorm(config.hidden_size,
                                                eps=config.rms_norm_eps)
  • GeGLU的实现跟llama的swiglu不同，geglu相比glu区是采用了gelu的激活，以下是glu的计算示例图：

代码参考如下，代码中self.gate_proj对应上图中的B矩阵，gate相当于\(\sigma(B)\)，self.up_proj对应上图中的A矩阵，

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class GemmaMLP(nn.Module):

    def __init__(
        self,
        hidden_size: int,
        intermediate_size: int,
        quant: bool,
    ):
        super().__init__()
        self.gate_proj = Linear(hidden_size, intermediate_size, quant)
        self.up_proj = Linear(hidden_size, intermediate_size, quant)
        self.down_proj = Linear(intermediate_size, hidden_size, quant)

    def forward(self, x):
        gate = self.gate_proj(x)
        gate = F.gelu(gate)
        up = self.up_proj(x)
        fuse = gate * up
        outputs = self.down_proj(fuse)
        return outputs

4. 参考