Mistral MOE架构全面解析

Mistral架构全面解析

前言

Mixtral-8x7B 大型语言模型 (LLM) 是一种预训练的生成式稀疏专家混合模型。在大多数基准测试中，Mistral-8x7B 的性能优于 Llama 2 70B。

Mixtral 8x7B 是 Mistral AI 全新发布的 MoE 模型，MoE 是 Mixture-of-Experts 的简称，具体的实现就是将 Transformer 中的 FFN 层换成 MoE FFN 层，其他部分保持不变。在训练过程中，Mixtral 8x7B 采用了 8 个专家协同工作，而在推理阶段，则仅需激活其中的 2 个专家。这种设计巧妙地平衡了模型的复杂度和推理成本，即使在拥有庞大模型参数的情况下，也能保证高效的推理性能，使得 MoE 模型在保持强大功能的同时，也具备了更优的实用性和经济性。

• 在大多数基准测试中表现优于Llama 2 70B
• 甚至足以击败GPT-3.5上下文窗口为32k
• 可以处理英语、法语、意大利语、德语和西班牙语
• 在代码生成方面表现优异

huggingface上给出基本的加载方法

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

text = "Hello my name is"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=20)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

Mistral 架构分析

其它结构和llama的一模一样，知道llama结构的话，省流直接看MOE部分。

分词

分词部分主要做的是利用文本分词器对文本进行分词

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(PATH_TO_CONVERTED_TOKENIZER)
text = "Hey, are you conscious? Can you talk to me?"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

网络主干

主干网络部分主要是将分词得到的input_ids输入到embedding层中进行文本向量化，得到hidden_states（中间结果），然后输入到layers层中，得到hidden_states（中间结果），用于下游任务。

self.embed_tokens = nn.Embedding(config.vocab_size, config.hidden_size, self.padding_idx)
        self.layers = nn.ModuleList(
            [MixtralDecoderLayer(config, layer_idx) for layer_idx in range(config.num_hidden_layers)]
        )
        self._use_flash_attention_2 = config._attn_implementation == "flash_attention_2"
        self.norm = MixtralRMSNorm(config.hidden_size, eps=config.rms_norm_eps)

MixtralDecoderLayer

主干网络的layers层就是由多个MixtralDecoderLayer组成的，由num_hidden_layers参数决定，一般我们说的模型量级就取决于这个数量，7b的模型DecoderLayer层的数量是32。

MixtralDecoderLayer层中又包含了Attention层和MOE层，主要的一个思想是利用了残差结构。

如下图所示，分为两个部分

第一部分

• 首先，将hidden_states（文本向量化的结构）进行复制，即残差
• 归一化
• 注意力层
• 残差相加

第二部分

• 首先将第一部分得到的hidden_states进行复制，即残差
• 归一化
• MLP层
• 残差相加

#复制一份
residual = hidden_states
#归一化
hidden_states = self.input_layernorm(hidden_states)

#注意力层
hidden_states, self_attn_weights, present_key_value = self.self_attn(
    hidden_states=hidden_states,
    attention_mask=attention_mask,
    position_ids=position_ids,
    past_key_value=past_key_value,
    output_attentions=output_attentions,
    use_cache=use_cache,
    padding_mask=padding_mask,
)
#加上残差
hidden_states = residual + hidden_states

#复制一份
residual = hidden_states
#归一化
hidden_states = self.post_attention_layernorm(hidden_states)
#mlp
hidden_states = self.mlp(hidden_states)
#加上残差
hidden_states = residual + hidden_states

outputs = (hidden_states,)

if output_attentions:
    outputs += (self_attn_weights,)

if use_cache:
        outputs += (present_key_value,)

return outputs

Attention

进行位置编码，让模型更好的捕捉上下文信息

#经过线性层
query_states = self.q_proj(hidden_states)
key_states = self.k_proj(hidden_states)
value_states = self.v_proj(hidden_states)

#多头注意力形状变换
query_states = query_states.view(bsz, q_len, self.num_heads, self.head_dim).transpose(1, 2)
key_states = key_states.view(bsz, q_len, self.num_key_value_heads, self.head_dim).transpose(1, 2)
value_states = value_states.view(bsz, q_len, self.num_key_value_heads, self.head_dim).transpose(1, 2)
kv_seq_len = key_states.shape[-2]

#计算cos、sin
#计算旋转位置嵌入
cos, sin = self.rotary_emb(value_states, seq_len=kv_seq_len)
query_states, key_states = apply_rotary_pos_emb(query_states, key_states, cos, sin, position_ids)

#计算权重
key_states = repeat_kv(key_states, self.num_key_value_groups)
value_states = repeat_kv(value_states, self.num_key_value_groups)
attn_weights = torch.matmul(query_states, key_states.transpose(2, 3)) / math.sqrt(self.head_dim)

#加上掩码
attn_weights = attn_weights + attention_mask
#计算softmax
attn_weights = nn.functional.softmax(attn_weights, dim=-1, dtype=torch.float32).to(query_states.dtype)
attn_output = torch.matmul(attn_weights, value_states)

attn_output = self.o_proj(attn_output)

MOE

MOE层，也就是我们的专家模块，简单来说，主要干的就是通过一个线性层，得到8个专家，从这8个专家中选出最专业的2个，把他们的权重相加，输入到MLP层，得到最终的结果。

• attention层得到的hidden_states经过控制门（nn.Linear）得到8个输出。（有点像多分类）
• t通过softmax计算8个输出的概率值
• 从8个中选择概率值最高的两个专家
• 概率最高的两个专家进行权重相加，并计算相对概率值
• 这两个专家输入到MLP层中进行一系列计算得到最后结果

batch_size, sequence_length, hidden_dim = hidden_states.shape
hidden_states = hidden_states.view(-1, hidden_dim)
#这里通过一个线性层，得到8个输出（n_experts），也就是所谓的专家。
# router_logits: (batch * sequence_length, n_experts)
router_logits = self.gate(hidden_states)
#这里通过softmax计算8个输出的概率值，如（0.2,0.3,0.0833,0.0833,0.0833,0.0833，0.0833，0.0833）
routing_weights = F.softmax(router_logits, dim=1, dtype=torch.float)
#从8个中选择概率值最高的两个专家（（0.2,0.3）
routing_weights, selected_experts = torch.topk(routing_weights, self.top_k, dim=-1)
#概率最高的两个专家进行权重相加，并计算相对概率值（（0.2,0.3）->(0.4,0.6)
routing_weights /= routing_weights.sum(dim=-1, keepdim=True)
routing_weights = routing_weights.to(hidden_states.dtype)
#初始化最终结果
final_hidden_states = torch.zeros(
            (batch_size * sequence_length, hidden_dim), dtype=hidden_states.dtype, device=hidden_states.device
        )
#掩码
expert_mask = torch.nn.functional.one_hot(selected_experts, num_classes=self.num_experts).permute(2, 1, 0)

for expert_idx in range(self.num_experts):
    expert_layer = self.experts[expert_idx]
    #通过掩码找到top2的位置
    idx, top_x = torch.where(expert_mask[expert_idx])

    if top_x.shape[0] == 0:
        continue
        top_x_list = top_x.tolist()
        idx_list = idx.tolist()

        #top2对应的向量
        current_state = hidden_states[None, top_x_list].reshape(-1, hidden_dim)
        #经过mlp
        current_hidden_states = expert_layer(current_state) * routing_weights[top_x_list, idx_list, None]

        #加到final_hidden_states中
        final_hidden_states.index_add_(0, top_x, current_hidden_states.to(hidden_states.dtype))
        final_hidden_states = final_hidden_states.reshape(batch_size, sequence_length, hidden_dim)
return final_hidden_states, router_logits

MLP

mlp层的主要作用是应用非线性激活函数和线性投影。

• 首先将attention层得到的结果经过两个线性层得到gate_proj和up_proj
• gate_proj经过激活函数，再和up_proj相乘
• 最后经过一个线性层得到最后的结果

self.gate_proj = nn.Linear(self.hidden_size, self.intermediate_size, bias=False)
self.up_proj = nn.Linear(self.hidden_size, self.intermediate_size, bias=False)
self.down_proj = nn.Linear(self.intermediate_size, self.hidden_size, bias=False)
self.act_fn = ACT2FN[config.hidden_act]
down_proj = self.down_proj(self.act_fn(self.gate_proj(x)) * self.up_proj(x))

下游任务

因果推理

所谓因果推理，就是回归任务。

self.lm_head = nn.Linear(config.hidden_size, config.vocab_size, bias=False)

文本分类

即分类任务

self.score = nn.Linear(config.hidden_size, self.num_labels, bias=False)