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license: apache-2.0 |
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[English](./README.md) | **中文** |
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## GTE 新模型代码实现 |
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此模型为 BERT-like 编码器模型，加入了以下优化： |
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1. 使用 RoPE [^1] 旋转位置编码替换 absolute position embedding。 |
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2. 使用 GLU (Gated Linear Unit) [^2] 替换普通的激活函数。 |
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3. 设置 attention dropout 为 0 以方便应用 `xformers` 和 `flash_attn` 等优化。 |
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4. 使用 Unpadding 技术去除对 padding token 的无用计算 [^3]（默认关闭，需要结合 `flash_attn` 或 `xformers` 使用来获得最高加速）。 |
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5. 设置 `vocab_size % 64 = 0`。 |
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### 推荐：启用 Unpadding 和 xformers 加速 |
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此代码支持使用 `xformers` 加速 attention 计算，可以根据设备类型自动选择优化实现，比如 `flash_attn`。通过 `xformers`，在不能支持 `flash_attn` 的旧设备比如`V100`上也可以获得极大的加速。 |
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首先，安装 `xformers`（需要预先安装`pytorch`）： |
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``` |
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if pytorch 使用 conda 安装 : |
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conda install xformers -c xformers |
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elif pytorch 使用 pip 安装 : |
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# cuda 11.8 version |
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pip3 install -U xformers --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 |
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# cuda 12.1 version |
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pip3 install -U xformers --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 |
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``` |
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更多信息可参考 [installing-xformers](https://github.com/facebookresearch/xformers?tab=readme-ov-file#installing-xformers)。 |
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然后，加载模型时设置 `unpad_inputs` 和 `use_memory_efficient_attention` 为 `true`，并启用 `fp16` 混合精度计算，即可获得最快加速。 |
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```python |
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import torch |
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from transformers import AutoModel, AutoTokenizer |
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path = 'Alibaba-NLP/gte-base-en-v1.5' |
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device = torch.device('cuda') |
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tokenzier = AutoTokenizer.from_pretrained(path) |
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model = AutoModel.from_pretrained( |
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path, |
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trust_remote_code=True, |
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unpad_inputs=True, |
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use_memory_efficient_attention=True, |
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).to(device) |
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with torch.autocast(device_type=device.type, dtype=torch.float16): # 或bfloat16 |
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with torch.inference_mode(): |
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outputs = model(**inputs.to(device)) |
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``` |
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也可以直接修改模型的 `config.json` 中 `unpad_inputs` 和 `use_memory_efficient_attention` 为 `true`，省去代码中的设置。 |
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<details> |
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<summary> 与 nomic-embed 和 nomicBERT 的关系 </summary> |
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可能有人会质疑我们的原创性，认为这只是对 `nomicBERT` 的复刻。 |
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在此澄清，我们是工作与 `nomicBERT` 平行并源自相同的想法。 |
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应用 RoPE 和 GLU 到 BERT 上支持长文本是一个简单直接的想法。我们从2023年8月开始了探索。在2023年11月，完成了 `gte-base-en-v1.1` 的开发，然后我去忙别的课题的ACL投稿了。 |
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`nomic-embed` [^4] 的发布让我们感受到了压力，也获得了更多资源得以加速继续开发这一项目。如果没有 `nomicai` 的杰出工作，`gte-v1.5` 系列可能还要延期很久。感谢！ |
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</details> |
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[^1]: Su, Jianlin, Murtadha Ahmed, Yu Lu, Shengfeng Pan, Wen Bo, and Yunfeng Liu. "Roformer: Enhanced transformer with rotary position embedding." Neurocomputing 568 (2024): 127063. |
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[^2]: Shazeer, Noam. "Glu variants improve transformer." arXiv preprint arXiv:2002.05202 (2020). |
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[^3]: Portes, Jacob, Alexander Trott, Sam Havens, Daniel King, Abhinav Venigalla, Moin Nadeem, Nikhil Sardana, Daya Khudia, and Jonathan Frankle. "MosaicBERT: A Bidirectional Encoder Optimized for Fast Pretraining." Advances in Neural Information Processing Systems 36 (2024). |
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[^4]: Nussbaum, Zach, John X. Morris, Brandon Duderstadt, and Andriy Mulyar. "Nomic Embed: Training a Reproducible Long Context Text Embedder." arXiv preprint arXiv:2402.01613 (2024). |
