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“阅读”/“记录”/“捕捉”实际LLM推理过程的最高层次，但要有足够的细节使其真正有效？

如果我想真正了解一个/多个具体的LLM推理流程在非常高的层次上（为了看到整个森林而不仅仅是单个树木），但在足够的细节层次上，以便能够捕捉到真正运行一个/任何具体LLM所需的所有流程/数据结构/算法/数学操作，一个人可以做什么/使用什么？

在“最高”（过于抽象的层次）上，一个人可以交叉参考50个不同的研究论文，例如llama、transformers、fast attention等，以及更多的论文，可能会得到“LaTex数学”和块图级别的粗略描述，这些描述相对于每个细节的20个先前艺术出版物是如何概念上工作的。对于学术研究很好，但你不会想主要基于这些来从头编程一个LLM推理系统，对吧？

另一方面，有一些教学玩具项目，如micrograd或其他，展示了简化的概念，独立的部分，很好且需要，但不是一个好的基础，试图实际“赶上”llama3.1、qwen2、phi-3和gemma2之间的实际完整推理的相同/不同之处，对吧？

然后一个人可以“只读代码”，也许处理TF、pytorch、transformers、一堆子库/模块等。理论上，它应该是绝对准确的，但在“被树木包围”的土地上，而不是“我看到了森林并拥有最高层次的视角，一切都在概览中清晰”对吧？

我听说过一些项目在numpy中实现了LLM推理，尽管不清楚它会比TF、pytorch等更实用或有用。

我了解到有各种代码分析/流程分析/代码转换/代码优化/代码重写的东西，可以实际分析python在静态或运行时做了什么，并以某种方式捕捉到，尽管我不清楚具体的工具及其能力，而不需要创建一个巨大的项目。

有一些“简化”的推理项目，将巨大的pytorch/transformer类推理简化为几十个C++文件，例如llama.cpp等，尽管据我所知，这些非常糟糕地“泛化”，并且经常有问题通过“逆向工程”参考pytorch/transformers/模型数据和元数据等系统来手动“弄清楚”为什么tokenization、attention等在llama2和llama3或gemma或其他之间中断。所以这有点是我所关心的“可扩展”的相反，因为它都是手动逆向工程/分析/重写等。

那么，如果你考虑的是一种几乎是DSL（领域特定语言）的东西，用于必要的/足够的操作和DSAs，可以真正捕捉现代推理的实际必要/理想/可选细节，但框架/语言中立，你会认为那会“从何而来”并看起来像什么？

讨论总结

本次讨论主要聚焦于如何深入理解和实现大型语言模型（LLM）的推理过程。参与者探讨了通过阅读研究论文、使用教学玩具项目、直接阅读代码以及使用代码分析工具等多种方法，但都指出了各自的局限性。讨论中，有人提出了创建一个领域特定语言（DSL）来捕捉现代推理的必要和可选细节的想法，同时保持框架和语言的中立性。此外，讨论中也出现了一些不相关的负面评论，如地域歧视的言论，这些评论并未对讨论的核心内容提供任何有价值的见解。

主要观点

  1. 👍 需要找到一种方法，既能从高层次理解LLM推理过程，又能深入到足够的细节。
    • 支持理由：这种方法可以帮助开发者既看到整体的“森林”，又不忽视个别的“树木”。
    • 反对声音：目前尚无完美的解决方案，每种方法都有其局限性。
  2. 🔥 通过实际项目来深入理解LLM推理过程，如使用huggingface transformers库进行实践。
    • 正方观点：实际操作可以帮助更好地理解理论知识。
    • 反方观点：这种方法可能会陷入细节中，缺乏整体视角。
  3. 💡 需要一种框架和语言中立的方法来捕捉现代推理的必要和可选细节。
    • 解释：这种方法可以避免特定框架或语言的限制，提供更广泛的适用性。

金句与有趣评论

  1. “😂 Honestly just pick a good one and commit to reading it all the way through.”
    • 亮点：强调了持续深入学习的重要性。
  2. “🤔 Come up with a thing you want to hack an LLM to do, then wrestle with huggingface transformers library until you’ve done it.”
    • 亮点：提出了通过实际项目来深入理解LLM推理过程的方法。
  3. “👀 Non sequitur question. Are you south east Asian?”
    • 亮点：指出了讨论中出现的不相关和负面评论。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为中性，主要集中在技术讨论上。然而，出现了一些不相关的负面评论，如地域歧视的言论，这些评论增加了讨论的负面情绪。主要分歧点在于如何平衡高层次概览和具体细节的理解，以及如何选择和使用合适的工具和方法。

趋势与预测

  • 新兴话题：创建一个领域特定语言（DSL）来捕捉现代推理的必要和可选细节，同时保持框架和语言的中立性。
  • 潜在影响：这种方法可能会对LLM推理过程的理解和实现产生深远影响，提供更广泛的适用性和灵活性。