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LLM的训练与推断
目前比较流行的大模型一般都是自回归模型。在推理时，它类似于RNN，每次计算下一个token的概率。也就是说，如果除去最开始的输入情况下，最终推理长度为n的话，就需要计算n次。但是训练却是并行化的。
在使用transformer库情况下，使用以下函数进行推理:
model.generate()
某些基础知识可参照轻松上手微调大语言模型——QLORA篇。
虽然推理类似串行模式，但是我们仍然可以优化它LLM推理优化——KV Cache篇（百倍提速），这种后续更新的Blog中会详细解释。
为什么基于Transformer的大模型可以并行训练
在注意力层重使用了因果掩码操作。因果掩码（Causal Masking）是一个在序列生成任务中非常重要的概念，特别是在语言模型的训练和推理过程中。它的主要目的是确保模型在预测下一个词时只能使用之前的词，而不能看到后面的词，以防止信息泄露或不合理的预测。例如，对于输入序列 x = [ x 1 , x 2 , x 3 , . . . , x n ] x = [x_1, x_2, x_3, ..., x_n] x=[x1,x2,x3,...,xn]，当模型在预测 x t x_t xt 时，因果掩码会遮挡 x t + 1 x_{t+1} xt+1 到 x n x_n xn，确保模型只能看到 x 1 , x 2 , . . . , x t x_1, x_2, ..., x_t x1,x2,...,xt。这样，模型的输出不会依赖于未来的输入，保证了生成过程的一致性。
这也是为什么模型推断时是串行的，每次推断 x i + 1 x_{i+1} xi+1都是基于 x 1 : i x_{1:i} x1:i。
用数学公式形式化来讲：
x 2 , x 3 , . . . , x t + 1 = f θ ( x 1 , x 2 , x 3 , . . . , x t ) x_2, x_3, ..., x_{t+1}=f_\theta(x_1, x_2, x_3, ..., x_t) x2,x3,...,xt+1=fθ(x1,x2,x3,...,xt)
其中 f θ f_\theta fθ是以 θ \theta θ为参数的LLM。