大纲

一、大语言模型的细节

transformer 与 LLM

1.1 模型结构

1.2 训练目标

1.3 tokenizer

1.4 位置编码

1.5 层归一化

1.6 激活函数

1.7 Multi-query Attention 与 Grouped-query Attention

1.8 并行 transformer block

1.9 总结-训练稳定性

二、LLM 的分布式预训练

点对点通信与集体通信

2.1 数据并行

2.2 张量并行

2.3 流水线并行

2.4 3D 并行

2.5 混合精度训练

2.6 激活重计算

2.7 ZeRO，零冗余优化器

2.8 CPU-offload，ZeRO-offload

2.9 Flash Attention

2.10 vLLM: Paged Attention

三、LLM 的参数高效微调

为什么进行参数高效微调？

3.1 prompt tuning

3.2 prefix tuning

3.3 adapter

3.4 LLaMA adapter

3.5 LoRA

3.6 实验比较