ThinkLLM：大语言模型算法与组件实现

项目简介

ThinkLLM是一个专注于大语言模型核心算法实现的开源项目。本仓库包含了各种LLM、MLLM、RAG、Agent、LRM、RL和MoE的关键算法和组件的Python实现，帮助开发者和研究者通过具体代码深入理解大模型的底层机制。每个算法实现都保持简洁明确，便于学习和二次开发。

🚀 轻量、高效的大语言模型算法实现

项目结构

1. Transformer核心算法

• 注意力机制算法
  • 经典自注意力机制（Self-Attention）实现
  • 多头注意力（MHA）的前向与反向传播算法
  • 分组查询注意力（GQA）的高效实现
  • 多查询注意力（MQA）的省内存算法
  • 混合线性注意力（MLA）计算与优化
  • FlashAttention算法实现与性能分析
• 位置编码算法
  • 正弦余弦位置编码（Sinusoidal）实现
  • 可学习位置编码（Learnable PE）训练算法
  • 相对位置编码（Relative PE）计算方法
  • 旋转位置编码（RoPE）的数学原理与向量变换算法
  • ALiBi位置偏置算法实现
• 归一化层算法
  • LayerNorm的前向与反向传播实现
  • RMSNorm算法与计算优化
  • GroupNorm在Transformer中的应用
  • 归一化位置（Pre/Post-LN）对训练稳定性的影响
• 激活函数与前馈网络
  • GELU/SiLU激活函数实现
  • SwiGLU门控变换算法
  • GLU（门控线性单元）及其变体的实现
  • MoE-FFN（专家混合前馈网络）的条件计算

2. 模型训练与优化算法

• 预训练算法
  • 因果语言模型（CLM）预训练目标实现
  • 掩码语言模型（MLM）训练算法
  • 前缀语言模型（PrefixLM）实现
  • 去噪自编码器（DAE）训练策略
• 序列生成算法
  • 贪婪解码（Greedy Decoding）实现
  • 束搜索（Beam Search）算法
  • 核采样（Nucleus Sampling）和温度采样算法
  • 典型相关性采样（Typical Sampling）实现
  • MCTS（蒙特卡洛树搜索）在语言生成中的应用
• 优化算法
  • AdamW优化器实现与权重衰减分离
  • Lion优化器算法实现
  • 学习率预热与余弦衰减策略
  • 梯度累积与梯度裁剪实现
  • 混合精度训练（AMP）算法

3. 高效推理与部署算法

• 推理优化算法
  • KV缓存实现与管理策略
  • 连续批处理（Continuous Batching）算法
  • 推理阶段激活值量化方法
  • 页面注意力（Paged Attention）内存管理算法
  • Speculative Decoding推理加速技术
• 量化算法
  • 权重量化算法（INT8/INT4/NF4）
  • ZeroQuant量化算法实现
  • GPTQ量化过程与优化
  • AWQ（感知激活量化）算法
  • QLoRA量化微调算法

4. 长序列处理算法

• 长上下文技术
  • 位置插值（Position Interpolation）算法
  • Sliding Window Attention实现
  • Longformer式稀疏注意力算法
  • 递归状态空间模型（Mamba）核心算法
  • 高效Recomputation策略算法
• 记忆增强机制
  • 外部记忆检索算法
  • GateLoop记忆增强循环机制
  • RWKV线性注意力算法实现
  • StreamingLLM无限上下文算法

5. 多模态算法

• 视觉编码算法
  • ViT（Vision Transformer）基础算法实现
  • CLIP视觉编码器前向传播算法
  • 图像特征提取与映射算法
  • 视觉分割与特征融合技术
• 跨模态融合算法
  • 投影层设计与实现
  • 跨模态注意力计算方法
  • 对齐空间构建算法
  • 视觉-语言表征对齐方法

6. 检索增强生成(RAG)算法

• 向量检索算法
  • 余弦相似度与点积相似度计算
  • 近似最近邻（ANN）快速检索算法
  • HNSW索引构建与查询算法
  • 混合检索排序算法实现
• 检索优化算法
  • 查询重写与扩展算法
  • HyDE（假设性文档嵌入）算法
  • 上下文压缩与信息保留算法
  • 检索结果重排序与打分机制

7. Agent与规划算法

• 推理与规划算法
  • ReAct框架核心算法实现
  • 思维链（Chain-of-Thought）引导算法
  • 自我反思与修正算法
  • 思维树（Tree-of-Thought）搜索算法
• 工具使用算法
  • 工具调用解析与参数提取算法
  • 输出格式控制算法
  • 工具结果整合与后续推理算法
  • 循环工具调用与终止条件

8. 强化学习(RL)与人类反馈

• 基于策略优化的算法
  • PPO（近端策略优化）在LLM中的实现
  • 奖励模型训练算法
  • KL惩罚项计算与应用
  • DPO（直接偏好优化）算法实现
• 基于人类反馈的算法
  • RLHF数据处理与训练算法
  • 偏好对比学习算法
  • 人类偏好建模与排序学习
  • 对齐税（Alignment Tax）测量与优化

9. 混合专家模型(MoE)算法

• 路由算法
  • Top-K门控机制实现
  • 基于Hash的专家分配算法
  • 软路由与硬路由算法对比
  • 负载均衡路由算法
• 专家系统算法
  • 专家并行训练算法
  • 专家选择与组合算法
  • 条件计算与激活稀疏性
  • 专家参数共享与更新策略

使用指南

• 环境配置与依赖安装
• 每个算法的独立测试方法
• 性能评估与对比方案
• 自定义扩展指南

贡献指南

• 算法贡献流程
• 代码规范与测试要求
• 文档与注释标准

参考资源

• 算法原理相关论文
• 优秀实现参考
• 推荐学习路径

许可证

本项目采用的开源许可证信息