内存映射（mmap）加载：在内存受限设备上实现大模型权重的按需分页读取 大家好！今天我们来聊聊如何在内存受限的设备上加载和使用大型模型，特别是如何利用内存映射（mmap）技术实现权重的按需分页读取。这在嵌入式系统、移动设备等资源有限的环境中尤为重要，因为直接将整个模型加载到内存中通常是不可行的。 1. 问题背景：大模型与小内存 随着深度学习的发展，模型的规模越来越大，参数数量动辄达到数亿甚至数十亿级别。这些大型模型在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果，但也给资源受限的设备带来了挑战。 传统的模型加载方式是将整个模型文件读取到内存中。对于大模型来说，这需要大量的内存空间，而许多设备，特别是边缘设备，内存资源非常有限。例如，一个嵌入式设备可能只有几百兆的内存，而一个大型语言模型的权重文件可能高达几个GB。在这种情况下，直接加载整个模型显然是不可行的。 因此，我们需要一种更加高效的方式来加载和使用模型，使其能够在内存受限的设备上运行。理想的方案应该满足以下几个要求： 低内存占用: 尽量减少模型加载时的内存占用。 高效访问: 能够快速地访问模型权重，保证推理速度。 按需加载: 只在需 …
端侧LoRA热切换：在不重新加载基座模型的情况下毫秒级切换不同功能适配器
端侧LoRA热切换：毫秒级功能适配器切换的技术实践 各位朋友，大家好。今天我们来深入探讨一个在端侧大模型应用中非常重要的技术：端侧LoRA热切换。它的核心目标是在不需要重新加载基座模型的情况下，实现毫秒级的不同功能适配器切换，从而极大地提升端侧模型的灵活性和效率。 1. 背景与挑战 随着大模型技术的快速发展，越来越多的应用场景需要在端侧部署大模型。然而，端侧资源通常有限，完整的大模型往往难以直接部署。即使成功部署，针对不同任务进行微调也需要消耗大量的资源和时间。LoRA (Low-Rank Adaptation) 作为一种高效的微调方法，通过引入少量可训练参数来适配特定任务，受到了广泛关注。 但是，在实际应用中，我们可能需要根据不同的用户需求或场景快速切换不同的 LoRA 适配器。例如，一个智能助手可能需要根据用户指令在问答模式、翻译模式和生成模式之间切换。如果每次切换都需要重新加载整个基座模型和 LoRA 适配器，那么响应时间将会非常长，用户体验也会大打折扣。 因此，如何在端侧实现 LoRA 适配器的快速切换，避免重新加载基座模型，成为一个关键的技术挑战。 2. LoRA 原理回顾 …
Power-aware Inference：根据手机电池状态动态调整模型量化精度的策略
Power-Aware Inference：根据手机电池状态动态调整模型量化精度的策略 各位朋友，大家好！今天我们来聊聊一个在移动设备上进行机器学习推理时非常重要的课题：Power-Aware Inference，也就是功耗感知的推理。具体来说，我们将探讨如何根据手机的电池状态动态调整模型的量化精度，从而在性能和功耗之间找到一个最佳平衡点。 为什么需要 Power-Aware Inference？ 在移动设备上运行深度学习模型面临着诸多挑战，其中最关键的两个是： 资源限制： 手机的计算能力、内存和电池容量都远不如服务器。 功耗敏感性： 过高的功耗会导致设备发热、续航时间缩短，严重影响用户体验。 传统的做法通常是离线对模型进行优化，例如模型压缩、量化等，然后在部署时采用固定的模型版本。但是，这种静态的优化策略无法适应设备状态的变化，例如电池电量的变化。当电池电量充足时，我们可以容忍更高的功耗以获得更好的性能；而当电池电量不足时，则需要牺牲一定的性能来延长续航时间。 Power-Aware Inference 的目标就是根据设备的实时状态，动态地调整模型的推理配置，从而在性能和功耗之间实现 …
Android AICore适配：利用Gemini Nano在移动端NPU上的异构计算调度
Android AICore适配：利用Gemini Nano在移动端NPU上的异构计算调度 各位同学，大家好！今天我们来探讨一个非常热门且具有挑战性的领域：如何在Android平台上，利用AICore适配，将Google的Gemini Nano模型部署到移动端的NPU（Neural Processing Unit）上，并实现高效的异构计算调度。 一、AICore与Gemini Nano简介 在深入技术细节之前，我们需要对AICore和Gemini Nano有一个基本的了解。 AICore: AICore是Android 12引入的一个系统服务，旨在提供统一的API，方便开发者利用设备上的各种AI加速器（例如NPU、GPU、DSP）来运行机器学习模型。它提供了一种抽象层，使得开发者可以不必关心底层硬件的差异，从而实现模型的跨平台部署和优化。AICore的核心理念是“hardware abstraction”，即硬件抽象化。 Gemini Nano: Gemini Nano是Google Gemini系列模型中专门为移动设备设计的版本。它具有模型体积小、推理速度快、功耗低的特点，非常适合在 …
WebGPU与WebLLM：在浏览器中利用WGSL着色器运行Llama-3的工程实现
WebGPU与WebLLM：在浏览器中利用WGSL着色器运行Llama-3的工程实现 大家好，今天我们要深入探讨一个激动人心的领域：如何在浏览器中利用WebGPU和WebLLM运行Llama-3模型。 这不仅仅是一个技术演示，更代表着一种全新的可能性，它将强大的AI能力带到用户终端，无需服务器依赖，实现真正的本地化推理。 1. WebGPU：下一代图形和计算API WebGPU是Web平台的下一代图形和计算API，旨在取代WebGL。它提供了更低的硬件开销、更强的并行计算能力，以及更现代化的编程模型。 这使得在浏览器中执行复杂计算任务，如机器学习推理，成为可能。 1.1 WebGPU的核心概念 Device: 代表一个WebGPU设备，通常对应于一块物理GPU。它是所有WebGPU操作的入口点。 Queue: 用于提交命令缓冲区(Command Buffers)到设备执行。 Buffer: 用于存储数据，例如模型权重、输入数据和输出数据。 Texture: 用于存储图像数据，虽然主要用于图形渲染，但也可以用于存储和处理计算数据。 Shader Module: 包含用WGSL (WebG …
合成推理链：利用蒙特卡洛树搜索（MCTS）生成高质量数学推理路径数据
合成推理链：利用蒙特卡洛树搜索（MCTS）生成高质量数学推理路径数据 各位同学，大家好！今天我们来探讨一个非常有趣且具有挑战性的课题：如何利用蒙特卡洛树搜索（MCTS）来生成高质量的数学推理路径数据。在深度学习，特别是大型语言模型（LLM）领域，数据质量直接决定了模型的上限。而对于数学推理这种复杂任务，高质量的训练数据更是难求。因此，我们希望通过MCTS这种搜索算法，自动地生成具有正确推理步骤的数据，从而为训练更强大的数学推理模型提供助力。 一、背景：数学推理数据的挑战 在讨论MCTS之前，我们首先要明确数学推理数据面临的挑战： 稀缺性： 相比于文本、图像等数据，高质量的数学推理数据非常稀缺。人工标注成本高昂，且容易出错。 复杂性： 数学推理过程往往包含多个步骤，每个步骤都需要严谨的逻辑。简单地收集问题和答案是不够的，我们需要详细的推理过程。 多样性： 数学题型千变万化，需要训练数据覆盖各种题型和解题技巧，才能保证模型的泛化能力。 传统的收集方法，例如人工标注、爬取论坛等，难以满足大规模、高质量、多样性的需求。因此，我们需要一种能够自动生成推理路径的方法。 二、蒙特卡洛树搜索（MCTS …
去重对“记忆”的影响：过度去重是否会损害模型对罕见知识的检索能力
去重对“记忆”的影响：过度去重是否会损害模型对罕见知识的检索能力 各位同学，大家好。今天我们来探讨一个在自然语言处理（NLP）领域中非常重要且容易被忽视的问题：去重对模型“记忆”的影响，尤其是过度去重是否会损害模型对罕见知识的检索能力。 在训练大型语言模型（LLM）时，数据去重是一个常见的预处理步骤。其目的在于消除训练数据中的冗余信息，提高训练效率，并降低模型过拟合的风险。然而，过度去重可能会导致模型遗忘一些罕见但重要的知识，从而影响其在特定任务上的表现。接下来，我们将深入分析去重的原理、去重带来的益处与潜在风险，并通过实验佐证我们的观点。 1. 去重的基本原理和常用方法 去重的核心思想是识别并移除数据集中重复或高度相似的样本。这里的“重复”和“相似”的定义可以有多种，对应不同的去重方法。 精确去重 (Exact Deduplication): 这是最简单的一种方法，直接比较数据集中每个样本的字符串是否完全一致。在文本数据中，这意味着两个文本段落必须完全相同才会被认为是重复的。 def exact_deduplication(data): “”” 精确去重函数. Args: data: …
数据课程设计：从简单语法到复杂推理的样本排序对预训练Loss的影响
数据课程设计：从简单语法到复杂推理的样本排序对预训练Loss的影响 大家好！今天我们来探讨一个非常有意思且实用的课题：数据课程设计中，如何通过调整预训练数据的样本排序，并根据样本的复杂度进行分级，来优化预训练语言模型的Loss曲线和最终性能。 在自然语言处理领域，预训练语言模型已经成为主流范式。我们通常会使用海量文本数据来训练这些模型，使其学习到丰富的语言知识。然而，预训练数据的质量和组织方式对模型的学习效率和泛化能力有着至关重要的影响。一个常见的问题是，如果预训练数据过于简单，模型可能无法充分学习到复杂的语言结构和推理能力；而如果数据过于复杂，模型可能难以收敛。 因此，我们需要精心设计预训练数据的课程，即如何组织、排序和选择训练样本，以便模型能够逐步学习从简单到复杂的语言知识。今天，我们将重点关注样本排序对预训练Loss的影响，并探讨如何根据样本的复杂度进行排序，以获得更好的训练效果。 1. 问题背景与动机 传统的预训练方法通常采用随机打乱的样本顺序。虽然这种方法简单易行，但它忽略了样本之间的内在关系和难度差异。这可能导致模型在训练初期难以学习到有效的知识，或者在训练后期陷入局部最优 …
指令回译（Instruction Backtranslation）：利用模型为未标注文本生成指令以扩充SFT数据
指令回译：利用模型为未标注文本生成指令以扩充SFT数据 大家好，今天我们要讨论一个非常实用且有效的技术，即指令回译（Instruction Backtranslation）。它是一种利用模型为未标注文本生成指令，从而扩充监督微调（SFT）数据的方法。 在提升语言模型（LLM）性能方面，数据始终是核心驱动力。指令微调（Instruction Tuning）已被证明是提升LLM遵循指令能力的关键技术，而大规模、高质量的指令数据则是指令微调成功的基石。然而，构建这样的数据集成本高昂，需要大量的人工标注工作。 指令回译技术提供了一种经济高效的解决方案，它能够利用现有的未标注文本数据，通过模型自动生成相应的指令，从而扩充SFT数据集，降低数据标注成本。 指令回译的原理与流程 指令回译的核心思想是：利用一个预训练的语言模型，将未标注的文本数据“翻译”成指令-输出对。 具体流程如下： 选择未标注文本数据： 首先，我们需要选择一批与目标任务相关的未标注文本数据。这些数据可以是来自网页、书籍、论文、代码仓库等多种来源。数据的质量会直接影响回译指令的质量，因此需要进行一定的清洗和筛选。 设计指令模板： 为 …
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多语言对齐数据构建：利用Bitext Mining在未对齐语料中挖掘平行句对
多语言对齐数据构建：利用 Bitext Mining 在未对齐语料中挖掘平行句对 大家好！今天我将为大家讲解如何利用 Bitext Mining 技术，在未对齐的语料库中挖掘平行句对，构建多语言对齐数据。多语言对齐数据在机器翻译、跨语言信息检索、多语言自然语言处理等领域都扮演着至关重要的角色。然而，高质量的人工标注平行语料库成本高昂且耗时。Bitext Mining 技术则提供了一种自动化的解决方案，能够在海量未对齐的语料中发现潜在的平行句对，大大降低了数据获取的成本。 一、Bitext Mining 的基本原理 Bitext Mining 的核心思想是利用句子间的相似度来判断它们是否是彼此的翻译。通常，我们首先会对源语言和目标语言的语料进行预处理，例如分词、词干提取等。然后，将句子表示成向量，例如使用词袋模型、TF-IDF、Word Embedding 等。最后，计算句子向量之间的相似度，并设定阈值，将相似度高于阈值的句对判定为平行句对。 二、Bitext Mining 的流程 Bitext Mining 的流程大致可以分为以下几个步骤： 语料预处理: 包括文本清洗（去除HTML标签 …