

Memory
简介 :
Memory Layers at Scale 是一种创新的内存层实现方式,通过可训练的键值查找机制,在不增加浮点运算次数的情况下为模型增加额外的参数。这种方法在大规模语言模型中尤为重要,因为它能够在保持计算效率的同时,显著提升模型的存储和检索能力。该技术的主要优点包括高效扩展模型容量、降低计算资源消耗以及提高模型的灵活性和可扩展性。该项目由 Meta Lingua 团队开发,适用于需要处理大规模数据和复杂模型的场景。
需求人群 :
适用于需要扩展模型容量而不增加计算量的开发者和研究人员,特别是在大规模语言模型和复杂数据处理场景中。
使用场景
在大规模语言模型中扩展词汇表和参数容量,而不增加计算负担.
用于自然语言处理任务中的信息检索和存储优化.
在分布式训练环境中高效运行大规模模型.
产品特色
支持大规模数据处理
通过键值查找机制扩展模型参数
保持计算效率不变
适用于分布式训练
支持多种数据集和配置
提供详细的配置和启动脚本
支持本地和SLURM集群部署
灵活的模型评估功能
使用教程
克隆仓库:`git clone https://github.com/facebookresearch/memory`
创建环境:`bash setup/create_env.sh` 或使用SLURM集群
激活环境:`conda activate lingua_<date>`
下载和准备数据:`python setup/download_prepare_hf_data.py fineweb_edu <MEMORY>`
下载分词器:`python setup/download_tokenizer.py llama3 <SAVE_PATH>`
启动训练任务:`python -m lingua.stool script=apps.main.train config=apps/main/configs/pkplus_373m_1024k.yaml`
进行模型评估:`srun -n 8 python -u -m apps.main.eval config=apps/main/configs/eval.yaml`
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