Qwen2-7B-Instruct模型在fp16精度下的注意力计算问题分析

在Qwen2-7B-Instruct模型的实际应用中，研究人员发现了一个值得注意的精度问题。当模型在fp16精度下运行并使用eager attention计算模式时，在LongBench/passage_retrieval_zh数据集上会出现数值不稳定的情况。

问题现象

具体表现为模型输出中出现大量"!"标记，经深入分析发现这是由于在注意力计算过程中产生了数值溢出。在eager模式下，Q(查询)与K(键)的转置矩阵相乘时会产生超出fp16表示范围的大数值，导致结果为inf或-inf。这些异常值经过softmax函数处理后进一步变为NaN(非数字)，最终影响了模型的输出质量。

对比分析

有趣的是，当使用flash-attn2或sdpa这两种优化的注意力计算方式时，问题并未出现。这是因为：

1. flash-attn2和sdpa采用了融合算子技术
2. 这些优化实现内部可能包含了数值稳定性的处理机制
3. 融合计算减少了中间结果的存储和转换，降低了数值溢出的风险

解决方案

对于遇到类似问题的开发者，建议采取以下措施：

1. 优先使用flash-attn2或sdpa等优化的注意力计算方式

2. 如果必须使用eager模式，考虑采用以下方法提高数值稳定性：

   • 使用fp32精度进行计算
   • 实现注意力分数缩放(attention score scaling)
   • 添加适当的数值裁剪(numerical clipping)

3. 在模型推理配置中明确指定使用优化的注意力计算后端

技术启示

这一现象揭示了大型语言模型在低精度计算中的潜在挑战。fp16虽然能提高计算效率并减少内存占用，但也带来了数值表示范围缩小的问题。特别是在注意力机制这种涉及大量矩阵运算的场景中，数值稳定性需要特别关注。

开发者在使用类似Qwen这样的大型预训练模型时，应当充分了解不同计算模式的特点和限制，根据具体应用场景选择最合适的配置方案。同时，这也提示我们在模型优化过程中，不能只关注计算效率，还需要兼顾数值稳定性这一基础要求。