最强英文开源模型Llama2架构与技术细节探秘

prerequisite: 最强英文开源模型LLaMA架构探秘，从原理到源码

Llama2

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Meta AI于2023年7月19日宣布开源LLaMA模型的二代版本Llama2，并在原来基础上允许免费用于研究和商用。

作为LLaMA的延续和升级，Llama2的训练数据扩充了40%，达到2万亿token，并且可处理的上下文增倍，达到4096个token。整体finetuning过程使用了1百万人工标记数据。开源的基座模型包括7B、13B、70B3个版本，并提供了对话增强版本的Llama chat和代码增强版本的Code Llama，供开发者和研究人员使用。
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两代模型架构区别

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Llama 2和初代模型相比，仍然延续Transformer’s decoder-only架构，仍然使用Pre-normalization、SwiGLU激活函数、旋转嵌入编码（RoPE），区别仅在于前述的40%↑的训练数据、更长的上下文和分组查询注意力机制（GQA, Grouped-Query Attention）。

Group-Query Attention

GQA: Training Generalized Multi-Query Transformer Models from Multi-Head Checkpoints

引入GQA的主要目的是提升推理速度，这种注意力机制有transformer的Multi-head Attention简化而来，再辅以KV cache的checkpoint机制进一步提速。
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如上图：

左边是transformer原始的Multi-head Attention，它有H个query，key，value，即每个query单独配一个key和value
右边是其他研究者提出的Multi-query Attention，它在多个query共享同一个key和value
中间则是折中的Grouped-query Attention，它将query进行了分组，仅在组内共享同一个key和value

具体而言，Llama2使用了8组KV映射，即GQA-8，实测效果上接近MHA，推理速度上接近MQA，尽可能做到了效果和速度兼得。
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对比其他模型

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Llama2在一众开源模型中遥遥领先。

笔者注：模型架构没有太大变化，GQA只是推理加速，但效果提升，那也就是说明主要得益于新增的那40%的数据。坦白讲，大模型阶段模型架构已经不那么重要了，可以保证一定的推理速度即可，效果上dataset is all you need。
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但在闭源模型的比较上，Llama2仅领先PaLM，且仅能做到在MMLU和GSM8K两个数据集上接近GPT3.5，与PaLM-2-L和GPT-4相比，仍然落后不少。

Llama-chat训练流程

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下面我们来聊一聊llama-chat的训练流程，详见原技术论文，以下仅做流程概述：

自监督预训练
监督精调
RLHF
a. 自人类偏好数据集中训练2个奖励模型，分别是Safety Reward Model和Helpful Reward Model ，一个用于对人类偏好进行奖励建模，一个对安全合规进行奖励建模
b. 先使用Helpful Reward模型进行RLHF，基于Rejection Sampling和PPO
c. 在helpful的基础上进一步提升安全性，使用Safety Reward Model进行RLHF，也是基于Reject Sampling和PPO，实验证明，Safety RLHF能在不损害helpfulness的前提下有更好的长尾safety棒性

重要的细节上：

PPO（Proximal Policy Optimization），即标准的RLHF使用的方法
Rejection Sampling fine-tuning（拒绝采样微调）：采样模型的k个输出，并选择奖励模型认为最好的样本作为输出进行梯度更新

两种RL算法的区别是：

广度上：PPO仅进行一次生成；Reject Sampling会生成k个样本，从中选取奖励最大化的样本
深度上：PPO的第t步训练过程的样本是t-1步更新的模型策略函数；Reject Sampling的训练过程相当于对模型当前策略下的所有输出进行采样，相当于是构建了一个新的数据集，然后在进行类似于SFT的微调

Meta仅在最大的Llama2 70B使用了Reject Sampling，其余模型仅使用了PPO。

Code-Llama

2023年8月24日，Meta推出了面向代码的可商用代码大模型Code Llama，开源了3个版本7B/13B/34B。支持多种编程语言，包括Python、C++、Java、PHP、Typescript (Javascript)、C#和Bash。
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训练流程如下图：

如图所示，包含3个分支模型，每个分支模型的第一步都是使用500B的token进行Code Training和Infilling code training

Code Llama-Python（面向python语言的代码模型），第一步之后先用100B token的python代码进行训练，然后再使用20B的token在长上下文的场景上进行finetuning得到最终模型
Code Llama（通用代码模型），第一步之后使用20B的token在长上下文的场景上进行finetuning得到最终模型
Code Llama-Instruct（面向对话的代码模型），第一步之后同Code Llama使用20B的token在长上下文的场景上进行finetuning，然后再在5B的token上进行指令精调

训练集详情如下：
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细节上：

Code Training即使用代码数据进行训练
Code Infilling值得是根据代码上下文预测残缺的代码部分，仅针对代码文本进行挖空预测，方法与Bert的挖空预测类似：
a. 从完整的代码中选择一部分进行掩码（mask）并替换为<MASK>符号，构成上下文作为输入
b. 然后采用自回归的方式对mask进行预测

模型效果对比上，神秘的unnatural版本在HumanEval的pass@1上领先GPT-3，接近于GPT-4（5%左右差距），其余部分明显领先PaLM系列和StarCoder系列模型：
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参考文献

https://ai.meta.com/llama/
Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
大模型技术实践（二）｜关于Llama 2你需要知道的那些事儿
GQA: Training Generalized Multi-Query Transformer Models from Multi-Head Checkpoints
大规模预训练语言模型方法与实践，崔一鸣，北京BAAI，2023年8月26日
https://ai.meta.com/blog/code-llama-large-language-model-coding/
Code Llama: Open Foundation Models for Code