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import math
import os
import random
from typing import Any, Dict, List, Optional, cast
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
from torch.nn import RMSNorm
import torch.nn.functional as F
import torch.utils.checkpoint as checkpoint
# Añade estas importaciones al principio del archivo
from huggingface_hub import PyTorchModelHubMixin
from transformers import PretrainedConfig
# Añade esta clase de configuración
class FanConfig(PretrainedConfig):
model_type = "fanformer"
def __init__(
self,
vocab_size=32000,
embed_dim=768,
max_seq_len=1024,
num_heads=12,
num_decoder_layers=12,
ff_dim=2048,
dropout=0.12,
num_gqa_groups=6,
p=0.15,
tie_weights=True,
**kwargs
):
super().__init__(**kwargs)
self.vocab_size = vocab_size
self.embed_dim = embed_dim
self.max_seq_len = max_seq_len
self.num_heads = num_heads
self.num_decoder_layers = num_decoder_layers
self.ff_dim = ff_dim
self.dropout = dropout
self.num_gqa_groups = num_gqa_groups
self.p = p
self.tie_weights = tie_weights
############################################
# FUNCIONES DE INICIALIZACIÓN DE CAPAS
############################################
def init_linear(layer: nn.Linear, random_factor: float = 0.02):
gain = nn.init.calculate_gain('linear') * (1.0 + random.uniform(-random_factor, random_factor))
nn.init.xavier_uniform_(layer.weight, gain=gain)
if layer.bias is not None:
nn.init.zeros_(layer.bias)
def init_embedding(embedding: nn.Embedding):
nn.init.normal_(embedding.weight, mean=0.0, std=0.02)
def init_gate_parameter(gate: torch.Tensor, a: float = -0.02, b: float = 0.02):
nn.init.uniform_(gate, a=a, b=b)
############################################
# NUEVA CAPA: COLA NORMAL – CAPA LINEAL DE BAJO RANGO
############################################
class CoLA_Linear(nn.Module):
"""
Implementación de una capa lineal según la propuesta CoLA (normal).
Reemplaza la operación full-rank W*x por:
h' = B(σ(Ax))
donde A y B son matrices de bajo rango, y σ es una función de activación no lineal.
Por defecto, se utiliza rank = in_features // 4.
"""
def __init__(self, in_features: int, out_features: int, rank: Optional[int] = None, activation=F.gelu):
super().__init__()
if rank is None:
rank = in_features // 4
self.rank = rank
self.activation = activation
# Definición de las dos proyecciones
self.A = nn.Linear(in_features, rank, bias=False)
self.B = nn.Linear(rank, out_features, bias=True)
init_linear(self.A)
init_linear(self.B)
def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
return self.B(self.activation(self.A(x)))
############################################
# NUEVA CAPA: COLA_FAN – CAPA LINEAL CON ANÁLISIS DE FOURIER PARA FANFORMER
############################################
class CoLA_FAN(nn.Module):
"""
Implementación de una capa CoLA con análisis de Fourier para FANformer.
Combina la eficiencia de CoLA con la capacidad de modelado de periodicidad de FANformer.
Esta implementación omite el dropout interno ya que la regularización ya se aplica en las
capas superiores (FANformerMultiheadAttention y flash attention). Esto evita una
regularización excesiva que podría limitar la capacidad de aprendizaje del modelo.
Parámetros:
in_features: Dimensión de entrada
out_features: Dimensión de salida
rank: Rango para compresión CoLA (por defecto in_features // 4)
p: Proporción de la dimensión dedicada al modelado periódico (por defecto 0.15)
activation: Función de activación para las proyecciones
depth: Profundidad de la capa en la red (mantenido para compatibilidad)
"""
def __init__(self, in_features: int, out_features: int, rank: Optional[int] = None,
p: float = 0.15, activation=F.gelu, dropout: float = 0.0, depth: int = 1):
super().__init__()
if rank is None:
rank = in_features // 4
self.rank = rank
self.activation = activation
self.p = p
# Calcular dimensiones para componentes periódicos y no periódicos
p_dim = int(out_features * p) # Dimensión para componente periódico (antes de cos/sin)
non_p_dim = out_features - 2 * p_dim # Dimensión para componente no periódico
# Proyecciones para componente periódico
self.A_p = nn.Linear(in_features, rank, bias=False)
self.B_p = nn.Linear(rank, p_dim, bias=False) # Sin bias para transformación periódica
# Proyecciones para componente no periódico (CoLA estándar)
self.A_np = nn.Linear(in_features, rank, bias=False)
self.B_np = nn.Linear(rank, non_p_dim, bias=True)
# Se elimina el dropout interno para evitar regularización excesiva
# ya que el dropout se aplica en capas superiores (FANformerMultiheadAttention)
# Inicialización
init_linear(self.A_p)
init_linear(self.B_p)
init_linear(self.A_np)
init_linear(self.B_np)
def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
# Componente periódico sin dropout
p_activation = self.activation(self.A_p(x))
p_proj = self.B_p(p_activation)
# Componente no periódico sin dropout
np_activation = self.activation(self.A_np(x))
np_proj = self.B_np(np_activation)
# Combinar usando transformaciones de Fourier (cos/sin) y componente regular
return torch.cat([torch.cos(p_proj), torch.sin(p_proj), np_proj], dim=-1)
############################################
# UTILIDAD: CREACIÓN DE DROPOUT PROGRESIVO
############################################
def progressive_dropout(p: float, depth: int) -> nn.Dropout:
"""
Implementa un dropout progresivo que aumenta logarítmicamente con la profundidad.
Args:
p (float): Probabilidad base de dropout
depth (int): Profundidad de la capa
Returns:
nn.Dropout: Módulo de dropout con probabilidad ajustada
"""
if p == 0.0:
return nn.Dropout(0.0)
# Base logarítmica (ajustable según necesidades)
base = 1.4
# Usar logaritmo para un crecimiento más lento en capas profundas
return nn.Dropout(p * (1 + math.log(depth + 1, base) * 0.04))
############################################
# UTILIDADES: ROPE UNIFICADO CON PRECÁLCULO
############################################
def get_rope_buffer(seq_len: int, head_dim: int, device: torch.device, dtype: torch.dtype):
inv_freq = 1.0 / (10000 ** (torch.arange(0, head_dim, 2, device=device).float() / head_dim))
pos = torch.arange(seq_len, device=device).float().unsqueeze(1)
sinusoid_inp = pos * inv_freq.unsqueeze(0)
cos = torch.cos(sinusoid_inp).to(dtype)
sin = torch.sin(sinusoid_inp).to(dtype)
cos = cos.unsqueeze(0).unsqueeze(0)
sin = sin.unsqueeze(0).unsqueeze(0)
return cos, sin
def apply_rope_vectorized(x: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
B, num_heads, T, head_dim = x.shape
if head_dim % 2 != 0:
raise ValueError("head_dim debe ser par para RoPE")
cos, sin = get_rope_buffer(T, head_dim, x.device, x.dtype)
x_reshaped = x.view(B, num_heads, T, head_dim // 2, 2)
x_even = x_reshaped[..., 0]
x_odd = x_reshaped[..., 1]
x_rotated_even = x_even * cos - x_odd * sin
x_rotated_odd = x_even * sin + x_odd * cos
x_rotated = torch.stack([x_rotated_even, x_rotated_odd], dim=-1)
result = x_rotated.flatten(-2)
return result
############################################
# GATED RESIDUALS
############################################
class HyperConnections(nn.Module):
def __init__(self, d_model: int, expansion_rate: int = 4, dropout: float = 0.12, depth: int = 1):
super().__init__()
self.expansion_rate = expansion_rate
# Determinar si CUDA está disponible
device = torch.device('cuda')
# Definición de las matrices estáticas - directamente en CUDA con bfloat16
self.static_beta = nn.Parameter(torch.ones(expansion_rate, device=device, dtype=torch.bfloat16))
# Inicialización de alpha según el paper - directamente en CUDA con bfloat16
init_alpha0 = torch.zeros((expansion_rate, 1), device=device, dtype=torch.bfloat16)
init_alpha0[depth % expansion_rate, 0] = 1.
self.static_alpha = nn.Parameter(torch.cat(
[init_alpha0, torch.eye(expansion_rate, device=device, dtype=torch.bfloat16)], dim=1))
# Parámetros para la parte dinámica - directamente en CUDA con bfloat16
self.dynamic_alpha_fn = nn.Parameter(torch.zeros((d_model, expansion_rate+1), device=device, dtype=torch.bfloat16))
self.dynamic_alpha_scale = nn.Parameter(torch.ones(1, device=device, dtype=torch.bfloat16) * 0.01)
self.dynamic_beta_fn = nn.Parameter(torch.zeros((d_model), device=device, dtype=torch.bfloat16))
self.dynamic_beta_scale = nn.Parameter(torch.ones(1, device=device, dtype=torch.bfloat16) * 0.01)
# Normalización para estabilidad
self.layer_norm = nn.RMSNorm(d_model, eps=1e-5)
# Dropout
self.dropout = nn.Dropout(dropout)
# Pre-calcular buffers estáticos
self.register_buffer(
'static_alpha_expanded',
self.static_alpha.unsqueeze(0).unsqueeze(0)
)
self.register_buffer(
'static_beta_expanded',
self.static_beta.unsqueeze(0).unsqueeze(0)
)
def _compute_dynamic_params(self, norm_x):
"""Calcular parámetros dinámicos (alpha y beta)"""
dynamic_alpha = F.tanh(norm_x @ self.dynamic_alpha_fn) * self.dynamic_alpha_scale
dynamic_beta = F.tanh(norm_x @ self.dynamic_beta_fn) * self.dynamic_beta_scale
# Preparar para broadcasting
dynamic_alpha = dynamic_alpha.unsqueeze(2) # [B, T, 1, E+1]
dynamic_beta = dynamic_beta.unsqueeze(2) # [B, T, 1]
# Combinar static y dynamic
alpha = self.static_alpha_expanded + dynamic_alpha # [B, T, E, E+1]
beta = self.static_beta_expanded + dynamic_beta # [B, T, E]
return alpha, beta
def _compute_width_connection(self, x, alpha):
"""Calcular la conexión de ancho (width connection)"""
alpha_t = alpha.transpose(2, 3) # [B, T, E+1, E]
x_expanded = x.unsqueeze(2).expand(-1, -1, self.expansion_rate, -1) # [B, T, E, D]
# Calcular mix_h con un solo einsum
mix_h = torch.einsum('btij,btjd->btid', alpha_t, x_expanded) # [B, T, E+1, D]
return mix_h
def _compute_depth_connection(self, residual, beta, mix_h):
"""Calcular la conexión de profundidad (depth connection) y combinar"""
residual = self.dropout(residual)
residual_expanded = residual.unsqueeze(2).expand(-1, -1, self.expansion_rate, -1)
weighted_residual = residual_expanded * beta.unsqueeze(-1) # [B, T, E, D]
# Extraer mix_h_rest (todas excepto primera)
mix_h_rest = mix_h[:, :, 1:, :] # [B, T, E, D]
# Combinar y reducir
h = weighted_residual + mix_h_rest # [B, T, E, D]
output = h.sum(dim=2) # [B, T, D]
return output
def forward(self, x, residual):
"""Forward pass con checkpointing para ahorrar memoria"""
# Convertir las entradas a bfloat16 si no lo están ya
x = x.to(dtype=torch.bfloat16)
residual = residual.to(dtype=torch.bfloat16)
# Paso 1: Normalizar entrada (no checkpointed - bajo uso de memoria)
norm_x = self.layer_norm(x)
# Función auxiliar para aplicar checkpoint y forzar el tipo de retorno
def apply_checkpoint(func, *args):
return cast(torch.Tensor, checkpoint.checkpoint(func, *args, use_reentrant=False))
# Paso 2: Checkpoint para cálculo de parámetros dinámicos
alpha, beta = apply_checkpoint(self._compute_dynamic_params, norm_x)
# Paso 3: Checkpoint para width connection
mix_h = apply_checkpoint(self._compute_width_connection, x, alpha)
# Paso 4: Checkpoint para depth connection y combinación final
output = apply_checkpoint(self._compute_depth_connection, residual, beta, mix_h)
return output
############################################
# MÓDULO AUXILIAR: GQA FAN LINEAR
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class GQAFANLinear(nn.Module):
"""
Proyección de GQA utilizando CoLA_FAN para FANformer.
Divide la proyección en grupos, usando internamente una capa CoLA_FAN.
Se espera que out_features sea divisible por num_heads.
Parámetros:
in_features: Dimensión de entrada
out_features: Dimensión de salida
num_heads: Número de cabezales de atención
num_gqa_groups: Número de grupos para GQA
p: Proporción de la dimensión dedicada al modelado periódico
divide_dim: Si se debe dividir la dimensión (por defecto False)
"""
def __init__(self, in_features: int, out_features: int, num_heads: int,
num_gqa_groups: int, p: float = 0.15, divide_dim: bool = False):
super().__init__()
if out_features % num_heads != 0:
raise ValueError("out_features debe ser divisible por num_heads")
self.num_heads = num_heads
self.num_gqa_groups = num_gqa_groups
self.rep_factor = num_heads // num_gqa_groups
self.divide_factor = 1
self.head_dim = (out_features // num_heads) // self.divide_factor
self.inter_dim = num_gqa_groups * self.head_dim
# Usamos CoLA_FAN en lugar de CoLA_Linear:
self.linear = CoLA_FAN(in_features, self.inter_dim, rank=in_features // 4, p=p)
def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
B, T, _ = x.shape
out = self.linear(x)
out = out.view(B, T, self.num_gqa_groups, self.head_dim)
out = out.repeat(1, 1, self.rep_factor, 1)
out = out.view(B, T, self.num_heads, self.head_dim)
return out
############################################
# MÓDULO: ATENCIÓN MULTI-CABEZA CON FANFORMER
############################################
class FANformerMultiheadAttention(nn.Module):
"""
Implementación de la atención multi-cabeza con FANformer.
Aplica normalización a Q, K, V individualmente y utiliza unpadding para mejorar el rendimiento.
Incorpora modelado de periodicidad a través de proyecciones CoLA_FAN.
[MODIFICADO] Se eliminó el escalado ssmax_scale y seq_scale de Q.
[MODIFICADO] Se aplica conversión explícita a bfloat16 *después* de las operaciones de normalización.
"""
def __init__(self, embed_dim: int, num_heads: int, dropout: float = 0.12, use_rope: bool = True,
layer_index: int = 1, max_seq_len: int = 512, p: float = 0.15,
num_gqa_groups: Optional[int] = None, debug: bool = True,
use_pre_norm: bool = False):
super().__init__()
self.embed_dim = embed_dim
self.num_heads = num_heads
self.debug = debug
self.layer_name = f"Layer_{layer_index}"
self.layer_index = layer_index
self.use_pre_norm = use_pre_norm
self.p = p # Proporción para periodicidad
if embed_dim % num_heads != 0:
raise ValueError("embed_dim debe ser divisible por num_heads")
self.head_dim = embed_dim // num_heads
self.use_rope = use_rope
if num_gqa_groups is None:
num_gqa_groups = num_heads
# Añadido chequeo de divisibilidad para GQA
elif num_heads % num_gqa_groups != 0:
raise ValueError("num_heads debe ser divisible por num_gqa_groups")
try:
from flash_attn import flash_attn_func, flash_attn_varlen_func
self.flash_attn_func = flash_attn_func
self.flash_attn_varlen_func = flash_attn_varlen_func
except ImportError as e:
# Mantener el comportamiento original de lanzar error si no se encuentra
raise ImportError(f"Error al inicializar FlashAttention: {e}")
# Para el unpadding
try:
from flash_attn.bert_padding import unpad_input, pad_input
self.unpad_input = unpad_input
self.pad_input = pad_input
except ImportError as e:
# Mantener el comportamiento original de lanzar error si no se encuentra
raise ImportError(f"Error al importar funciones de padding: {e}")
# Eliminada la inicialización de parámetros de escala ssmax_scale y seq_scale
# self.ssmax_scale = nn.Parameter(torch.ones(num_heads, dtype=torch.bfloat16) * 0.168)
# nn.init.uniform_(self.ssmax_scale, a=0.166, b=0.170)
# self.register_buffer('seq_scale', torch.log(torch.tensor(max_seq_len, dtype=torch.bfloat16)))
# Capas de normalización para la entrada (Pre-Norm en primer bloque o QKV-Norm para los demás)
self.norm = nn.RMSNorm(embed_dim, eps=1e-5)
# Capas de dropout (simplificadas)
self.attention_dropout = progressive_dropout(dropout, depth=layer_index) # Usar layer_index
# Eliminado: self.projection_dropout = progressive_dropout(dropout * 1.1, depth=1)
self.output_dropout = progressive_dropout(dropout, depth=layer_index) # Usar layer_index
# Proyecciones para Q, K, V usando GQAFANLinear (implementación FANformer)
self.Wq = GQAFANLinear(embed_dim, embed_dim, num_heads, num_gqa_groups, p=p)
self.Wk = GQAFANLinear(embed_dim, embed_dim, num_heads, num_gqa_groups, p=p)
self.Wv = GQAFANLinear(embed_dim, embed_dim, num_heads, num_gqa_groups, p=p)
# Proyección de salida (se mantiene como CoLA_Linear)
self.out_proj = CoLA_Linear(embed_dim, embed_dim, rank=embed_dim // 4)
def scaled_dot_product_attention_flash_unpadded(self, q: torch.Tensor, k: torch.Tensor, v: torch.Tensor,
attention_mask: Optional[torch.Tensor] = None, # Revertido a Optional
is_causal: bool = False) -> torch.Tensor:
B, H, S, D = q.shape # batch, heads, sequence length, head dimension
# Mantener la lógica original de manejo de máscara opcional
if attention_mask is None:
# Si no hay máscara de atención, usamos la versión regular
return self.scaled_dot_product_attention_flash(q, k, v, mask=None, is_causal=is_causal)
# Convertir las tensiones a [B, S, H, D] para unpad_input
q_unpad = q.permute(0, 2, 1, 3) # [B, S, H, D]
k_unpad = k.permute(0, 2, 1, 3) # [B, S, H, D]
v_unpad = v.permute(0, 2, 1, 3) # [B, S, H, D]
# Preparar máscara: convertir a bool si es necesario
# Mantener la lógica original
if attention_mask.dtype != torch.bool:
attention_mask = attention_mask.bool()
# Hacer unpadding de los tensores
# Se mantienen las salidas originales, incluyendo el quinto elemento descartado
q_unpadded, indices_q, cu_seqlens_q, max_seqlen_q, _ = self.unpad_input(q_unpad, attention_mask)
k_unpadded, indices_k, cu_seqlens_k, max_seqlen_k, _ = self.unpad_input(k_unpad, attention_mask)
v_unpadded, _, _, _, _ = self.unpad_input(v_unpad, attention_mask)
# Reacomodar para flash_attn_varlen_func: [Total, H, D]
q_unpadded = q_unpadded.reshape(-1, H, D)
k_unpadded = k_unpadded.reshape(-1, H, D)
v_unpadded = v_unpadded.reshape(-1, H, D)
# Normalizar vectores Q y K para mejorar estabilidad numérica
q_norm = F.normalize(q_unpadded, p=2, dim=-1).to(torch.bfloat16)
k_norm = F.normalize(k_unpadded, p=2, dim=-1).to(torch.bfloat16)
# Eliminado el ajuste de q con factor de escala ssmax_scale y seq_scale
# s = self.ssmax_scale.view(1, H, 1)
# q_adjusted = q_norm * (self.seq_scale * s)
# Factor de escala estándar para softmax
try:
# Usar flash attention sin padding, pasando q_norm
output_unpadded = self.flash_attn_varlen_func(
q_norm, k_norm, v_unpadded, # Usar q_norm directamente
cu_seqlens_q, cu_seqlens_k,
max_seqlen_q, max_seqlen_k,
dropout_p=self.attention_dropout.p, # Aplicamos dropout aquí
softmax_scale=None, # Escala estándar
causal=is_causal
)
# Volver a aplicar padding
output_padded = self.pad_input(output_unpadded, indices_q, B, S)
# Reorganizar a [B, H, S, D]
output = output_padded.reshape(B, S, H, D).permute(0, 2, 1, 3)
return output
except Exception as e:
# Mantener el manejo de errores original
raise RuntimeError(f"Error en flash_attn_varlen_func: {e}")
def scaled_dot_product_attention_flash(self, q: torch.Tensor, k: torch.Tensor, v: torch.Tensor,
mask: Optional[torch.Tensor] = None, # Mantener mask opcional
is_causal: bool = False) -> torch.Tensor:
# Normalizar vectores Q y K para mejorar estabilidad numérica
q_norm = F.normalize(q, p=2, dim=-1).to(torch.bfloat16)
k_norm = F.normalize(k, p=2, dim=-1).to(torch.bfloat16)
# Eliminado el ajuste de q con factor de escala ssmax_scale y seq_scale
# s = self.ssmax_scale.view(-1, 1, 1)
# q_adjusted = q_norm * (self.seq_scale * s)
# Preparar tensores para Flash Attention (requiere shape [B, S, H, D])
q_trans = q_norm.permute(0, 2, 1, 3) # Usar q_norm directamente
k_trans = k_norm.permute(0, 2, 1, 3)
v_trans = v.permute(0, 2, 1, 3)
# Mantener la verificación de dimensiones original
if q_trans.size(-1) != k_trans.size(-1):
raise ValueError(f"Las dimensiones de head no coinciden: q={q_trans.size(-1)}, k={k_trans.size(-1)}")
# Factor de escala estándar para softmax
try:
# Aplicar Flash Attention, pasando q_trans
output = self.flash_attn_func(
q_trans, k_trans, v_trans,
dropout_p=self.attention_dropout.p, # Aplicamos dropout aquí
softmax_scale=None, # Escala estándar
causal=is_causal
# mask no se usa aquí
)
# Mantener la verificación de salida None original
if output is None:
raise ValueError("flash_attn_func devolvió None. Verifica las dimensiones y tipos de los tensores de entrada.")
# Volver a la forma original
output = output.permute(0, 2, 1, 3)
return output
except Exception as e:
# Mantener el manejo de errores original
raise RuntimeError(f"Error en flash_attn_func: {e}")
def forward(self, X: torch.Tensor, attention_mask: Optional[torch.Tensor] = None, causal: bool = True) -> torch.Tensor:
B, T, _ = X.shape
norm_func = self.norm # Referencia a la capa de normalización
# Implementación de HybridNorm*
if self.use_pre_norm:
# Primer bloque: Pre-Norm en atención
# Aplicar norm y luego convertir explícitamente a bfloat16
X_norm = norm_func(X).to(torch.bfloat16)
# Proyecciones para Q, K, V con FANformer
Q = self.Wq(X_norm) # [B, T, num_heads, head_dim]
K = self.Wk(X_norm) # [B, T, num_heads, head_dim]
V = self.Wv(X_norm) # [B, T, num_heads, head_dim]
else:
# Otros bloques: QKV-Norm
# Aplicar norm y convertir explícitamente a bfloat16 antes de cada proyección
Q = self.Wq(norm_func(X).to(torch.bfloat16))
K = self.Wk(norm_func(X).to(torch.bfloat16))
V = self.Wv(norm_func(X).to(torch.bfloat16))
# Permutar a formato [B, num_heads, T, head_dim]
Q = Q.permute(0, 2, 1, 3)
K = K.permute(0, 2, 1, 3)
V = V.permute(0, 2, 1, 3)
# Aplicar RoPE si está activado
if self.use_rope:
Q = apply_rope_vectorized(Q)
K = apply_rope_vectorized(K)
# Convertir a bfloat16 para flash attention (mantener esta conversión explícita)
Q = Q.to(torch.bfloat16)
K = K.to(torch.bfloat16)
V = V.to(torch.bfloat16)
# Procesar la secuencia utilizando unpadding si hay máscara de atención
# Mantener la lógica original para decidir la ruta
if attention_mask is not None:
attn_output = self.scaled_dot_product_attention_flash_unpadded(
Q, K, V,
attention_mask=attention_mask,
is_causal=causal
)
else:
# Si no hay máscara, usar la versión regular
attn_output = self.scaled_dot_product_attention_flash(
Q, K, V,
mask=None,
is_causal=causal
)
# Eliminada la aplicación redundante de dropout (ya estaba eliminada)
# attn_output = self.attention_dropout(attn_output)
# Reorganizar la salida y aplicar proyección final
out = attn_output.permute(0, 2, 1, 3).contiguous()
out = out.reshape(B, T, self.embed_dim)
out = self.output_dropout(self.out_proj(out))
return out
############################################
# NUEVO MÓDULO: SWIGLU CON COLA (MLP)
############################################
class SwiGLU(nn.Module):
def __init__(self, in_features: int, hidden_features: int, dropout: float = 0.12, depth: int = 1):
super().__init__()
# Reemplazamos fc1 y fc2 por CoLA_Linear
self.fc1 = CoLA_Linear(in_features, hidden_features * 2, rank=in_features // 4)
self.fc2 = CoLA_Linear(hidden_features, in_features, rank=hidden_features // 4)
self.dropout = progressive_dropout(dropout, depth)
def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
x_proj = self.fc1(x)
x1, x2 = x_proj.chunk(2, dim=-1)
x_out = x1 * F.silu(x2)
x_out = self.dropout(x_out)
return self.fc2(x_out)
############################################
# BLOQUE DEL FANFORMER: CAPA CON ATENCIÓN Y MLP (Decoder-Only)
############################################
class FANformerLayer(nn.Module):
"""
Implementación de capa de transformador con FANformer.
Similar a RegularTransformerLayer pero utiliza FANformerMultiheadAttention.
"""
def __init__(self, embed_dim: int, num_heads: int, ff_dim: int, dropout: float = 0.12,
layer_index: int = 1, num_gqa_groups: Optional[int] = None,
is_first_layer: bool = False, p: float = 0.15):
super().__init__()
self.is_first_layer = is_first_layer
# En HybridNorm*, el primer bloque usa Pre-Norm en MHA
# Usamos FANformerMultiheadAttention en lugar de RegularMultiheadAttention
self.attn = FANformerMultiheadAttention(
embed_dim, num_heads, dropout=dropout, use_rope=True,
layer_index=layer_index, num_gqa_groups=num_gqa_groups,
use_pre_norm=is_first_layer, p=p
)
# Reemplazando GatedResidual con HyperConnections para atención
self.hyper_conn_attn = HyperConnections(
embed_dim,
expansion_rate=2,
dropout=dropout,
depth=layer_index
)
# Post-Norm para FFN (HybridNorm)
self.ffn_norm = nn.RMSNorm(embed_dim, eps=1e-5)
self.mlp = SwiGLU(embed_dim, ff_dim, dropout, depth=1)
# Reemplazando GatedResidual con HyperConnections para FFN
self.hyper_conn_mlp = HyperConnections(
embed_dim,
expansion_rate=2,
dropout=dropout,
depth=layer_index
)
# Post-Norm final (HybridNorm)
self.post_ffn_norm = nn.RMSNorm(embed_dim, eps=1e-5)
def _attn_forward(self, x: torch.Tensor, tgt_mask: Optional[torch.Tensor] = None) -> torch.Tensor:
"""Parte de atención sin HyperConnections"""
return self.attn(x, tgt_mask)
def _ffn_forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
"""Parte de feed-forward sin HyperConnections"""
ffn_input = self.ffn_norm(x)
return self.mlp(ffn_input)
def _post_ffn_norm_forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
"""Normalización final"""
return self.post_ffn_norm(x)
def forward(self, x: torch.Tensor, tgt_mask: Optional[torch.Tensor] = None) -> torch.Tensor:
"""Forward con checkpointing selectivo"""
# Función auxiliar para aplicar checkpoint y forzar el tipo de retorno
def apply_checkpoint(func, *args) -> torch.Tensor:
# Usamos cast para indicar explícitamente al verificador de tipos
# que el resultado de checkpoint.checkpoint es un tensor
return cast(torch.Tensor, checkpoint.checkpoint(func, *args, use_reentrant=False))
# Bloque de atención con HybridNorm
if self.is_first_layer:
# Primer bloque: Pre-Norm + QKV-Norm
attention_output = apply_checkpoint(self._attn_forward, x, tgt_mask)
attention_output = F.dropout(attention_output, p=self.hyper_conn_attn.dropout.p, training=self.training)
hidden_states = self.hyper_conn_attn(x, attention_output)
else:
# Otros bloques: QKV-Norm
attention_output = apply_checkpoint(self._attn_forward, x, tgt_mask)
attention_output = F.dropout(attention_output, p=self.hyper_conn_attn.dropout.p, training=self.training)
hidden_states = self.hyper_conn_attn(x, attention_output)
# Paso 3: Aplicar checkpoint al feed-forward
ffn_output = apply_checkpoint(self._ffn_forward, hidden_states)
# Aplicar dropout a la salida de FFN
ffn_output = F.dropout(ffn_output, p=self.hyper_conn_mlp.dropout.p, training=self.training)
# Paso 4: Aplicar HyperConnections
hidden_states = self.hyper_conn_mlp(hidden_states, ffn_output)
# Paso 5: Aplicar checkpoint a la normalización final
output = apply_checkpoint(self._post_ffn_norm_forward, hidden_states)
return output
############################################
# FANFORMER DECODER CON RECURRENT DEPTH (Decoder-Only)
############################################
class FANformerDecoder(nn.Module):
"""
Implementación del decoder FANformer con recurrent depth.
Versión simplificada con skip connections directas sin gates.
"""
def __init__(self, num_layers: int, embed_dim: int, num_heads: int, ff_dim: int, dropout: float = 0.12,
num_gqa_groups: Optional[int] = None, p: float = 0.15,
use_checkpoint: bool = True, skip_every: int = 3):
super().__init__()
self.use_checkpoint = use_checkpoint
self.skip_every = skip_every
self.embed_dim = embed_dim
# Crear capas de FANformer con tratamiento especial para el primer bloque (HybridNorm*)
self.layers = nn.ModuleList()
for i in range(num_layers):
is_first_layer = (i == 0) # Identificar si es el primer bloque para HybridNorm*
self.layers.append(
FANformerLayer(
embed_dim, num_heads, ff_dim,
dropout=dropout * (1 + i * 0.035),
layer_index=i+1,
num_gqa_groups=num_gqa_groups,
is_first_layer=is_first_layer,
p=p
)
)
num_skips = num_layers // skip_every
# Mantenemos los dropouts pero eliminamos los gates y normalizaciones
self.skip_dropouts = nn.ModuleList([
progressive_dropout(dropout * 0.8, depth=i+1)
for i in range(num_skips)
])
# Mantenemos las normalizaciones finales
self.dropout = progressive_dropout(dropout, depth=1)
self.layer_norm = nn.RMSNorm(embed_dim, eps=1e-5)
def forward(self, tgt: torch.Tensor, tgt_mask: Optional[torch.Tensor] = None) -> torch.Tensor:
output = tgt
layer_states = []
for i, layer in enumerate(self.layers):
if i % self.skip_every == 0:
layer_states.append(output)
# Añadimos cuda empty cada 4 capas
if i > 0 and i % 4 == 0:
torch.cuda.empty_cache()
# Simplemente llamamos al método forward estándar
output = layer(output, tgt_mask)
if (i + 1) % self.skip_every == 0 and i // self.skip_every < len(self.skip_dropouts):
skip_idx = i // self.skip_every
# Obtener skip state
skip_state = layer_states[skip_idx]
# Aplicar dropout directamente (sin normalización ni gates)
skip_state_dropped = self.skip_dropouts[skip_idx](skip_state)
# Combinar directamente sin gates
output = output + skip_state_dropped
# Normalizaciones finales
output = self.dropout(output)
output = self.layer_norm(output)
return output
############################################
# MODELO TEXT-ONLY (DECODER-ONLY)
############################################
from transformers.generation.utils import GenerationMixin
############################################
# MODELO TEXT-ONLY (DECODER-ONLY)
############################################
from typing import Optional
from transformers.generation.utils import GenerationMixin
from transformers import PretrainedConfig
import torch, torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from transformers import GenerationConfig # NUEVO import
from transformers.modeling_outputs import CausalLMOutput
class MultiModalModel(nn.Module,
PyTorchModelHubMixin,
GenerationMixin):
"""
FANformer compatible con generate() y PyTorchModelHubMixin.
"""
config_class = FanConfig
model_type = "fanformer"
main_input_name = "input_ids"
_supports_cache_class = False # NUEVO ← evita el error actual
_supports_static_cache = False # NUEVO ← futura verificación
def __init__(self, # ← signature igual
config: Optional[FanConfig] = None,
vocab_size: int = None, embed_dim: int = None,
max_seq_len: int = None, num_heads: int = None,
num_decoder_layers: int = None, ff_dim: int = None,
dropout: float = 0.12, num_gqa_groups: Optional[int] = None,
p: float = 0.15, tie_weights: bool = True, **kwargs):
super().__init__()
# --- Normaliza entrada (igual que antes) ---
if config is not None:
self.config = config
vocab_size, embed_dim = config.vocab_size, config.embed_dim
max_seq_len, num_heads = config.max_seq_len, config.num_heads
num_decoder_layers, ff_dim = config.num_decoder_layers, config.ff_dim
dropout, num_gqa_groups = config.dropout, config.num_gqa_groups
p, tie_weights = config.p, config.tie_weights
else:
self.config = FanConfig(
vocab_size=vocab_size, embed_dim=embed_dim,
max_seq_len=max_seq_len, num_heads=num_heads,
num_decoder_layers=num_decoder_layers, ff_dim=ff_dim,
dropout=dropout, num_gqa_groups=num_gqa_groups,
p=p, tie_weights=tie_weights,
)
# --- NUEVA línea: generación por defecto ---
self.generation_config = GenerationConfig.from_model_config(self.config)
# (o simplemente GenerationConfig(), pero la utilidad de arriba copia
# parámetros útiles como eos_token_id, pad_token_id, etc.) :contentReference[oaicite:2]{index=2}
# --- resto de tu constructor sin cambios ---
self.embed_dim = embed_dim
self.epsilon = 1e-5
self.dropout_rate = dropout
self.decoder_embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim)
init_embedding(self.decoder_embedding)
self.emb_dropout = progressive_dropout(dropout, depth=1)
self.decoder_input_norm = nn.RMSNorm(embed_dim, eps=self.epsilon)
self.decoder = FANformerDecoder(
num_decoder_layers, embed_dim, num_heads, ff_dim,
dropout=dropout, num_gqa_groups=num_gqa_groups, p=p
)
self.lm_head = nn.Linear(embed_dim, vocab_size, bias=False)
if tie_weights:
self.lm_head.weight = self.decoder_embedding.weight
@property # ← NUEVO (o vuelve a añadirlo)
def device(self):
# Hace lo mismo que en PreTrainedModel
return next(self.parameters()).device
def can_generate(self) -> bool:
"""Indica a GenerationMixin que el modelo es válido para .generate()"""
return True
# GenerationMixin hooks -------------
def get_input_embeddings(self):
return self.decoder_embedding
def set_input_embeddings(self, value):
self.decoder_embedding = value
def forward(self, input_ids, attention_mask=None, labels=None, **kwargs):
x = self.decoder_embedding(input_ids).to(self.decoder_embedding.weight.dtype)
x = self.emb_dropout(x)
x = self.decoder_input_norm(x)
hidden = self.decoder(x, tgt_mask=attention_mask)
logits = self.lm_head(hidden)
loss = None
if labels is not None:
# Shift logits and labels for causal LM
shift_logits = logits[..., :-1, :].contiguous()
shift_labels = labels[..., 1:].contiguous()
loss = F.cross_entropy(
shift_logits.view(-1, shift_logits.size(-1)),
shift_labels.view(-1),
ignore_index=-100 # estándar en Transformers
)
return CausalLMOutput(loss=loss, logits=logits) |