大语言模型与多模态大模型loss计算
文章目录
- 前言
- 一、大语言模型loss计算
- 1、loss计算代码解读
- 2、构建模型输入内容与label标签
- 3、input_ids与labels格式
- 二、多模态大模型loss计算方法
- 1、多模态loss计算代码解读
- 2、多模态输入内容
- 2、大语言模型输入内容
- 3、图像embending如何嵌入文本embeding
前言
如果看了我前面文章，想必你基本对整个代码有了更深认识。实际上，大多大模型都是使用huggingface搭建，而大多LORA训练也是调用PEFT库。然而，LLaVA代码却没有相关VIT模型训练内容，也没有不同组合训练。而我也是想探索单独使用vit的lora训练、单独使用llm的lora训练或全都使用会有什么效果呢？因此，本篇文章将探索LLaVA如何按需构建LORA训练，我会给出如何构建参数与修改源码，也会给出我实验结果。实验结果表明，视觉、语言、映射三着结合训练基本没有效果，视觉与语言训练也不会有效果，而其它基本会有转好效果。
一、大语言模型loss计算
1、loss计算代码解读
我以llama3的loss计算方法来说明，大语言模型的loss计算逻辑，我们可以发现输出logits是取前n-1个位置内容，而lables是取了1：n的内容。如此，使用计算前面内容推理后面内容，假如你输出是5个可推理第6个token内容，如此类推就可以生成式的给出推理内容，这也是推理逐字生成方法，其代码如下图：
我们从代码中可已发现，大语言模型使用交叉熵来计算的，至于有关交叉熵相关原理，可自行参考其它博客内容。
2、构建模型输入内容与label标签
我给出大概loss计算标签，我们可以发现input_ids输入与labels是对应的，只是和我上面所说训练是错位计算交叉熵。我也整理了一份表格供读者参考。当然，我这里有问题可留言指正。
3、input_ids与labels格式
这里我以语言模型为例，huggingface训练输入input_ids与labels对应的id是一样的，只是再计算loss时候，模型输出减少了最后一位，而labesl去掉开始一个位置，以此达到了错位计算loss的目的，具体可查看如下图示。
二、多模态大模型loss计算方法
1、多模态loss计算代码解读
多模态大模型都是依附大语言模型来获得输出内容。尽然如此，多模态大模型的loss计算方法和我上上面说的llama3的loss计算方法一致，都是使用交叉熵方法来求解loss，也是输出logits是取前n-1个位置内容，而lables是取了1：n的内容。如此，使用计算前面内容推理后面内容，假如你输出是5个可推理第6个token内容，如此类推就可以生成式的给出推理内容，这也是推理逐字生成方法，其代码如下图：
这里重点强调：-100位置不需要计算loss，我非常肯定！！
2、多模态输入内容
当然，多模态和大语言模型还是有区别，主要在于多了其它编码模块，如图像多模态就是多了图像编码器将输出内容作为大语言输入ids。再进入大语言模型输入之前模型的输入内容如下图：
从图上可知，有了图像占位内容，而labels不需要计算loss为-100.
2、大语言模型输入内容
我再之前以说过，多模态大模型是依附大语言模型输入。自然输入大语言模型内容格式需和大语言模型一样，然而图像需要经过图像编码encoder模块将图像转为embedding，在与文本进行cat，我这下面是个大致的示意表格，如下：
3、图像embending如何嵌入文本embeding
这里，我借助b站的up所说，可参考下图内容。b站参考连接这里
拼接位置：
拼接embeding：
注：embedding的拼接！