2024 年你应该选择哪个开源大模型？

自2017年发表的论文《Attention Is All You Need》发明了Transformer架构以来，自然语言处理（NLP）取得了巨大的进展。随着2022年11月ChatGPT的发布，大型语言模型（LLM）引起了广泛关注。

你是否想在自己的用例中使用LLM，但又不想为每次使用付费？

本文将帮助你了解2024年LLM的现状，并帮助你决定选择哪种开源模型用于自己的用例。

Transformer 模型

不深入细节的话，最初的Transformer架构分为两个相互关联的部分：左侧的编码器和右侧的解码器。

编码器的任务是将输入词编码成深度向量表示。解码器的任务是生成新的词。

首先，需要将输入句子进行分词，也就是说，将单词（字符串）映射为标记（数字）。例如，单词“the”可以映射为标记342。

然后，这些标记会被转换为高维嵌入向量。在这个高维向量空间中，类似的词嵌入彼此接近。因此，我们的标记数字342被编码为一个512维的向量。

位置编码被添加到嵌入向量中，以保持句子中单词的顺序。这对自注意机制非常重要。注意力层捕捉句子中单词之间的关系。例如，句子中的动词属于主语。

最终，解码器为我们字典中的每一个标记生成输出概率值。因此，在解码器的每次迭代中，我们可以选择最有可能的下一个单词。

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LLM的演变：当前的先进状态

Yang等人记录了现代LLM的演变过程，将模型按其架构选择以及是否开源进行分类，绘制成树状图【2】。欲了解最新版本，请访问https://github.com/JingfengYang/LLMsPracticalGuide。

自2021年以来，新的LLM大多是仅解码器的LLM。虽然微软发布了许多编码器-解码器模型，但大多数其他公司专注于仅解码器模型。

解码器仅LLM（例如，GPT-4）也被称为自回归语言模型。它们通过预测给定输入的下一个单词来进行预训练。解码器仅LLM最适合文本生成任务。

编码器-解码器模型也被称为序列到序列模型。在预训练期间，给定文本中的一些单词会被掩盖，模型必须预测被掩盖的单词。理论上，编码器-解码器LLM最适合于翻译、文本摘要和生成式问答等任务。

模型大小

模型的参数数量和量化确定了模型的大小，这是使用LLM的主要限制。

一个软盘可视化存储LLM模型参数所需的内存
使用LLM时，我们必须将模型放入内存中。使用32位浮点数（FP32），1个参数需要4字节的RAM。

使用16位量化（BFLOAT16或FP16），我们可以将1个参数的内存减少到2字节。

使用8位整数（INT8），我们需要1个字节的RAM来存储1个参数。

因此，将1亿个LLM参数存储在内存中，需要约4GB的内存用于32位完整精度，2GB用于16位半精度，以及1GB用于8位精度。

例如，我的GeForce 2060显卡有6 GB的内存，可以容纳约15亿个参数@32位，或30亿个参数@16位，或60亿个参数@8位。

然而，仅加载CUDA核心就可能消耗1-2GB的内存。因此，在实践中，你不能仅用参数填满整个GPU内存。

训练LLM需要更多的GPU RAM，因为优化器状态、梯度和前向激活需要额外的内存。

选择LLM时，请查看你的GPU有多少GB的内存，然后选择一个合适的模型。使用1B参数=2GB@16位或1GB@8位作为估算标准。

结论

如果你想在自己的用例中使用LLM，但又不想为商业模型付费，你可以使用现有的开源LLM。

由于LLM仍然相对较新并且不断改进，你可能应该使用最近发布的模型。

如果可能的话，使用已经针对你特定下游任务进行了微调的模型。例如，对于问答提示，使用一个指令模型。如果不存在这样的模型，你可能需要自己微调一个基础模型。

最后，查看模型参数的数量，并将其与硬件中的RAM量进行比较，以确定是否可能加载此模型。

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参考资料

[1] A. Vaswani et al., Attention Is All You Need (2017), arXiv:1706.03762
[2] J. Yang et al., Harnessing the Power of LLMs in Practice: A Survey on ChatGPT and Beyond (2023), arXiv:2304.13712
[3] Hugging Face Documentation, Anatomy of Model’s Operations (2024)

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