Created by Lil2J
本项目是我个人关于谷歌论文：Leave No Context Behind: Efficient Infinite Context Transformers with Infini-attention的复现项目。
因为谷歌并没有开源其源码，所以我不能保证我的复现是100%正确的，但是我会尽力复现论文中的内容。
因为论文中没有说具体分片是在哪个步骤分片，所以我是直接在注意力阶段进行分片
这个项目的地址是gemma-2b,tokenizer使用的qwen.
目前已开源了模型代码和预训练代码，并且在进行中文维基百科的预训练。
1.把Infini-attention按照论文内容加入到模型中，已正常进行前向和后向的传播。
2.使用中文维基百科数据进行预训练，能正常收敛。
1.训练速度超慢，如果在每一层都使用Infini-attention，那么速度是使用正常attention的几分之一，而且显存的利用率也非常低，所以我只在模型的最后几层使用Infini-attention，其他层使用的是正常attention。谷歌官方应该会使用cuda库去加速，但是我能力有限，只能使用正常的torch算子去实现。
2.占用显存也比正常attention大很多，不过这也是正常的，毕竟多了其他参数。
3.没有跑很多数据去验证方法的有效性，因为资源有限，所以只跑了个中文维基百科数据。后续可能会去继续跑来验证代码复现的可行性。
首先去Wiki中文百科：wikipedia-cn-20230720-filtered 下载数据，放入到datasets文件夹上
然后去dataset_utils下运行generate_data.py，在train_datasets下就会生成训练数据集了
然后去按照requirements.txt安装依赖
安装完之后就把transformers库中的models/gemma/中的 modeling_gemma.py和configuration_gemma.py 替换为项目中的同名文件
启动训练前可以去train.sh中看一眼参数，确认无误后。运行sh train.sh即可启动训练
有什么问题和想一起搞大模型的可以加wx:ForeverM1LAn 进行交流