Language Model Arithmetic：激活空间向量运算控制生成风格 各位同学，大家好。今天我们来探讨一个非常有意思且实用的技术：Language Model Arithmetic，也就是语言模型算术。它允许我们在语言模型的激活空间中进行向量运算，从而控制模型的生成风格，实现更加精细和个性化的文本生成。 1. 动机与背景 近年来，预训练语言模型（如GPT、BERT、LLaMA等）在自然语言处理领域取得了巨大成功。它们通过在大规模语料库上进行预训练，学习到了丰富的语言知识和模式。然而，这些模型通常被训练成生成通用、中性的文本，缺乏特定的风格或个性。 在很多实际应用场景中，我们需要模型生成具有特定风格的文本，例如： 文学创作： 生成模仿特定作家风格的诗歌、小说。 内容营销： 生成符合品牌调性的广告文案。 客户服务： 生成带有特定情感色彩的回复。 教育领域： 生成适应不同年龄段学生的教材。 传统的微调方法虽然可以调整模型的输出，但需要大量的特定风格数据，且微调后的模型往往只能生成单一风格的文本。Language Model Arithmetic 提供了一种更灵活、高效的方法，无需 …
Model Arithmetic（模型算术）：通过“向量加减”在权重空间实现特定能力的注入与剥离
模型算术：在权重空间中注入与剥离能力 大家好，今天我们来探讨一个有趣且实用的主题：模型算术。具体来说，我们将深入研究如何通过对预训练模型权重进行向量加减运算，来注入或剥离特定的能力，从而实现模型定制化。 1. 模型算术的基本概念 模型算术的核心思想是将预训练模型视为一个巨大的参数向量空间。在这个空间中，模型的每一个权重都代表着其学习到的知识和能力。因此，我们可以通过对权重向量进行操作，来改变模型的行为，使其具备或失去某些特定的功能。 最基本的操作是向量加法和向量减法。我们可以将一个代表特定能力的“能力向量”加到原始模型的权重上，从而增强或添加该能力。相反，我们可以从原始模型中减去一个“能力向量”，从而削弱或移除该能力。 这种方法的优势在于： 效率高：相比于从头开始训练一个模型，或者进行微调，模型算术通常需要更少的计算资源和时间。 灵活性强：可以针对特定需求，精确地控制模型的行为。 可解释性：通过分析能力向量，我们可以更好地理解模型内部的运作机制。 2. 如何构建“能力向量” 构建“能力向量”是模型算术的关键步骤。目前，主要有两种方法： 2.1. 基于微调的差分方法 这种方法的核心思想是 …
模型算术强度（Arithmetic Intensity）分析：Memory Wall对大模型训练吞吐量的制约
模型算术强度分析：Memory Wall 对大模型训练吞吐量的制约 大家好，今天我们来深入探讨一个在大模型训练中至关重要，却又常常被忽视的概念：算术强度（Arithmetic Intensity）。理解算术强度以及它与硬件性能的交互，能帮助我们更好地理解 Memory Wall 对大模型训练吞吐量的制约，从而更有针对性地进行模型优化和硬件选择。 1. 什么是算术强度？ 简单来说，算术强度衡量的是计算操作数量与内存访问数量的比率。更正式地说： 算术强度 = 计算操作数 / 内存访问量 这个比率越高，意味着算法执行过程中，每从内存中读取一次数据，就能进行更多的计算。高算术强度的算法更倾向于受到计算能力的限制，而低算术强度的算法更容易受到内存带宽的限制。 举个例子，考虑两个操作： 向量加法： c = a + b (a, b, c都是向量) 矩阵乘法： C = A * B (A, B, C都是矩阵) 对于向量加法，我们需要读取 a 和 b，然后将它们相加，并将结果写入 c。 假设向量长度为 n，那么计算操作数是 n（n次加法），内存访问量是 3n（读 a, 读 b, 写 c）。 算术强度约为 …
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