如何根据需求调整OpenELM配置

OpenELM 是苹果公司开源的一个高效语言模型系列，它采用了逐层扩展策略，允许跨层更有效地分配参数。这种方法在接近输入的 transformer 层中使用较小的潜在维度，然后逐渐扩大接近输出层的参数预算，通过调整每个 transformer 层中的注意力头数和前馈网络 (FFN) 隐藏层的维度，从而实现非均匀参数分配。

OpenELM 配置调整方法

• 逐层扩展（Layer-wise scaling）：OpenELM 在每个 transformer 层中采用不同的配置，通过调整注意力头数和 FFN 乘数来实现非均匀的参数分配。这种逐层扩展方法允许模型根据每层的需求调整参数，从而更有效地利用参数预算，提高模型的准确率。
• 超参数设置：设置超参数 α 和 β 来分别按层扩展注意力头 nh 和 FFN 乘数。这些超参数允许模型在不同层中调整注意力头数和 FFN 宽度，从而实现更精细的控制，以优化模型的性能。

OpenELM 的主要特点和技术细节

• 模型架构：OpenELM 采用的是仅解码器的 transformer 模型架构，包括不使用可学习的偏置参数、应用 RMSNorm 进行预归一化、使用旋转位置嵌入 (RoPE) 编码位置信息、采用分组查询注意力 (GQA) 代替多头注意力 (MHA)、用 SwiGLU FFN 替换传统的前馈网络 (FFN)、使用 Flash Attention 计算缩放点积注意力，并使用与 LLama 模型相同的分词器。
• 预训练数据：OpenELM 使用了多个公共数据集进行预训练，包括 RefinedWeb、去重的 PILE、RedPajama 的子集和 Dolma v1.6 的子集，总共大约有 1.8 万亿个令牌。
• 训练细节：OpenELM 变体使用 CoreNet 进行了 350,000 次迭代的训练，采用 AdamW 优化器和余弦学习率调度策略，设置了权重衰减和梯度裁剪。

通过上述方法，用户可以根据具体需求调整 OpenELM 的配置，以优化模型的性能和效率。