ULTRATHINK Architecture Overview
Visual guide to how all components connect and interact.
🏗️ High-Level System Architecture
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ ULTRATHINK SYSTEM │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
│ │ Data Layer │───▶│ Model Layer │───▶│ Training │ │
│ │ │ │ │ │ Layer │ │
│ │ • Datasets │ │ • UltraThink │ │ • Optimizers │ │
│ │ • Tokenizers │ │ • MoE │ │ • Schedulers │ │
│ │ • Validation │ │ • DRE │ │ • Checkpoints│ │
│ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ │
│ │ │ │ │
│ └────────────────────┼────────────────────┘ │
│ │ │
│ ┌─────────▼─────────┐ │
│ │ Monitoring Layer │ │
│ │ • Metrics │ │
│ │ • System Monitor │ │
│ │ • W&B / TB │ │
│ └───────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
📊 Data Flow Diagram
┌──────────────┐
│ Dataset │ (WikiText, C4, Custom)
└──────┬───────┘
│
▼
┌──────────────┐
│ Tokenizer │ (GPT-2 BPE)
└──────┬───────┘
│
▼
┌──────────────┐
│ Data Loader │ (Batching, Padding)
└──────┬───────┘
│
▼
┌──────────────────────────────────────┐
│ ULTRATHINK MODEL │
│ │
│ Input Tokens (batch_size, seq_len) │
│ ↓ │
│ ┌─────────────────┐ │
│ │ Embedding │ │
│ └────────┬────────┘ │
│ │ │
│ ┌────────▼────────┐ │
│ │ Transformer × N │ │
│ │ - Attention │ │
│ │ - FFN │ │
│ │ - MoE (opt) │ │
│ │ - DRE (opt) │ │
│ └────────┬────────┘ │
│ │ │
│ ┌────────▼────────┐ │
│ │ LM Head │ │
│ └────────┬────────┘ │
│ │ │
│ Output Logits (batch, seq, vocab) │
└───────────┬──────────────────────────┘
│
▼
┌──────────────┐
│ Loss (CE) │
└──────┬───────┘
│
▼
┌──────────────┐
│ Backward │
└──────┬───────┘
│
▼
┌──────────────┐
│ Optimizer │
└──────────────┘
🧠 Model Architecture Deep Dive
Single Transformer Block
Input (hidden_dim)
│
├─────────────────────┐
│ │
▼ │
┌────────┐ │
│RMSNorm │ │ (Residual)
└───┬────┘ │
│ │
▼ │
┌─────────────────┐ │
│ Attention │ │
│ - Q, K, V │ │
│ - RoPE │ │
│ - GQA │ │
│ - SDPA/Flash │ │
└────────┬────────┘ │
│ │
└───────►(+)◄───┘
│
┌─────────────┘
│
├─────────────────────┐
│ │
▼ │
┌────────┐ │
│RMSNorm │ │ (Residual)
└───┬────┘ │
│ │
▼ │
┌─────────────────┐ │
│ FeedForward │ │
│ - SwiGLU │ │
│ - MoE (opt) │ │
└────────┬────────┘ │
│ │
└───────►(+)◄───┘
│
▼
Output (hidden_dim)
🎯 Mixture of Experts (MoE) Routing
Input
│
▼
┌──────────────────┐
│ Router Network │
│ (Linear + Softmax)│
└─────────┬────────┘
│
┌────────────┼────────────┐
│ │ │
▼ ▼ ▼
┌────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐
│Expert 1│ │Expert 2│ │Expert 3│ ... Expert N
└───┬────┘ └───┬────┘ └───┬────┘
│ │ │
└───────────┼───────────┘
│ (Top-K selection)
▼
┌──────────────┐
│ Weighted Sum │
└──────┬───────┘
│
▼
Output
Hierarchical MoE Structure
┌─────────────────────────────────────────┐
│ Hierarchical Expert System │
├─────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌──────────────────┐ │
│ │ Knowledge Experts│ (64 experts) │
│ │ - Facts │ │
│ │ - Concepts │ │
│ └──────────────────┘ │
│ │
│ ┌──────────────────┐ │
│ │ Skill Experts │ (32 experts) │
│ │ - Reasoning │ │
│ │ - Problem-solving│ │
│ └──────────────────┘ │
│ │
│ ┌──────────────────┐ │
│ │ Meta Experts │ (16 experts) │
│ │ - Strategy │ │
│ │ - Planning │ │
│ └──────────────────┘ │
│ │
│ ┌──────────────────┐ │
│ │ Safety Experts │ (8 experts) │
│ │ - Ethics │ │
│ │ - Harm detection │ │
│ └──────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────┘
🧩 Dynamic Reasoning Engine (DRE)
Input Text
│
▼
┌───────────────────────┐
│ Complexity Estimator │
│ - Length │
│ - Vocabulary │
│ - Structure │
└───────────┬───────────┘
│
▼
Complexity Score
(0.0 - 1.0)
│
┌───────────┼───────────┐
│ │ │
Low ◄─┘ │ └─► High
(< 0.3) (0.3-0.7) (> 0.7)
│ │ │
▼ ▼ ▼
┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐
│ Fast │ │ Standard │ │ Deep │
│ Path │ │ Path │ │ Reasoning│
│ (2 layers)│ │(4 layers)│ │(8+ layers)│
└────┬─────┘ └────┬─────┘ └────┬─────┘
│ │ │
└────────────┼────────────┘
│
▼
Output
🖼️ Multimodal Architecture
┌───────────────────────────────────────────────────────┐
│ Multimodal Fusion System │
├───────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ │
│ │ Image │ │ Audio │ │ Text │ │
│ │ │ │ │ │ │ │
│ └────┬────┘ └────┬────┘ └────┬────┘ │
│ │ │ │ │
│ ▼ ▼ ▼ │
│ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ │
│ │ Vision │ │ Audio │ │ Text │ │
│ │ Encoder │ │ Encoder │ │ Encoder │ │
│ │(ViT) │ │(Whisper)│ │(GPT) │ │
│ └────┬────┘ └────┬────┘ └────┬────┘ │
│ │ │ │ │
│ └──────────────┼──────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌──────────────────┐ │
│ │ Fusion Layer │ │
│ │ - Cross-attn │ │
│ │ - Projection │ │
│ └────────┬─────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌──────────────────┐ │
│ │ Unified Embedding│ │
│ └────────┬─────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌──────────────────┐ │
│ │ Transformer │ │
│ └────────┬─────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ Output │
└───────────────────────────────────────────────────────┘
🔄 Training Pipeline
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Training Pipeline │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
1. Initialization Phase
┌──────────────┐
│ Load Config │
└──────┬───────┘
│
┌──────▼───────┐
│ Create Model │
└──────┬───────┘
│
┌──────▼───────┐
│Load Datasets │
└──────┬───────┘
│
┌──────▼───────┐
│Setup Optimizer│
└──────┬───────┘
▼
2. Training Loop (repeat for N steps)
┌──────────────────┐
│ Get Batch │
└─────────┬────────┘
│
┌─────────▼────────┐
│ Forward Pass │ ───► Compute Loss
└─────────┬────────┘
│
┌─────────▼────────┐
│ Backward Pass │ ───► Compute Gradients
└─────────┬────────┘
│
┌─────────▼────────┐
│ Gradient Clip │
└─────────┬────────┘
│
┌─────────▼────────┐
│ Optimizer Step │ ───► Update Weights
└─────────┬────────┘
│
┌─────────▼────────┐
│ Log Metrics │ ───► W&B / TensorBoard
└─────────┬────────┘
│
├────────► Save Checkpoint (every N steps)
│
├────────► Evaluate (every M steps)
│
└────────► Repeat
💾 Checkpoint Structure
checkpoint.pt
├── model_state_dict # Model weights
├── optimizer_state_dict # Optimizer state (momentum, etc.)
├── scheduler_state_dict # LR scheduler state
├── step # Current training step
├── epoch # Current epoch
├── config # Model configuration
├── random_states # RNG states for reproducibility
│ ├── python_rng_state
│ ├── numpy_rng_state
│ └── torch_rng_state
└── metrics # Training metrics
├── train_loss
├── val_loss
└── best_val_loss
🌐 Distributed Training Architecture
4D Parallelism
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ GPU Cluster │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌──────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Data Parallelism (DP) │ │
│ │ Same model, different data on each GPU │ │
│ │ ┌────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐ │ │
│ │ │ GPU 0 │ │ GPU 1 │ │ GPU 2 │ │ │
│ │ │Batch 0 │ │Batch 1 │ │Batch 2 │ │ │
│ │ └────────┘ └────────┘ └────────┘ │ │
│ └──────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ ┌──────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Tensor Parallelism (TP) │ │
│ │ Split layers horizontally across GPUs │ │
│ │ ┌────────┐ ┌────────┐ │ │
│ │ │Layer A1│ │Layer A2│ │ │
│ │ └────────┘ └────────┘ │ │
│ └──────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ ┌──────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Pipeline Parallelism (PP) │ │
│ │ Split layers vertically across GPUs │ │
│ │ ┌────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐ │ │
│ │ │Layer 1 │→ │Layer 2 │→ │Layer 3 │ │ │
│ │ │(GPU 0) │ │(GPU 1) │ │(GPU 2) │ │ │
│ │ └────────┘ └────────┘ └────────┘ │ │
│ └──────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ ┌──────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Expert Parallelism (EP) │ │
│ │ Split experts across GPUs │ │
│ │ ┌────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐ │ │
│ │ │Expert │ │Expert │ │Expert │ │ │
│ │ │0-15 │ │16-31 │ │32-47 │ │ │
│ │ └────────┘ └────────┘ └────────┘ │ │
│ └──────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
📊 Monitoring Dashboard Layout
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ W&B / TensorBoard Dashboard │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ Training Metrics │ System Metrics │
│ ┌─────────────────┐ │ ┌─────────────────┐ │
│ │ Loss │ │ │ GPU Memory │ │
│ │ ▁▂▃▄▅▆▇█ │ │ │ █████████░░░░ │ │
│ └─────────────────┘ │ └─────────────────┘ │
│ │ │
│ ┌─────────────────┐ │ ┌─────────────────┐ │
│ │ Learning Rate │ │ │ GPU Utilization │ │
│ │ ▁▁▁▂▃▅▆▆▆▅ │ │ │ ████████████ │ │
│ └─────────────────┘ │ └─────────────────┘ │
│ │ │
│ Model Metrics │ Data Metrics │
│ ┌─────────────────┐ │ ┌─────────────────┐ │
│ │ Gradient Norm │ │ │ Throughput │ │
│ │ ▃▄▅▃▄▅▃▄▅▃ │ │ │ 2.5K tok/sec │ │
│ └─────────────────┘ │ └─────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
🔐 Security Layer
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Security Pipeline │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ User Input │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌──────────────────┐ │
│ │ Path Validation │ ─► Check for directory traversal │
│ └────────┬─────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌──────────────────┐ │
│ │ Injection Check │ ─► Detect code injection │
│ └────────┬─────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌──────────────────┐ │
│ │ Config Sanitize │ ─► Clean configuration │
│ └────────┬─────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌──────────────────┐ │
│ │ Size Validation │ ─► Check file sizes │
│ └────────┬─────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ Safe to Process ✅ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
🎯 Code Organization Map
train_ultrathink.py (Entry Point)
│
├─► src/data/datasets.py ────► Load training data
│
├─► src/models/ultrathink.py ─► Create model
│ │
│ ├─► architecture.py ───► Base transformer
│ ├─► moe_advanced.py ───► MoE system
│ ├─► dynamic_reasoning.py ─► DRE
│ ├─► multimodal.py ─────► Multimodal
│ └─► constitutional_ai.py ─► Safety
│
├─► src/training/optimizers.py ─► Create optimizer
│
├─► src/training/loop.py ──────► Training loop
│ │
│ └─► src/monitoring/metrics.py ─► Log metrics
│
└─► src/training/checkpoint.py ─► Save checkpoints
🧪 Testing Hierarchy
tests/
├── conftest.py ────────► Shared fixtures
│
├── smoke_test.py ──────► Quick sanity check
│
├── unit/ ──────────────► Test individual components
│ ├── test_models/
│ │ ├── test_architecture.py ──► Test attention, FFN
│ │ └── test_moe.py ───────────► Test expert routing
│ ├── test_training/
│ │ └── test_optimizer.py ─────► Test optimizers
│ └── test_data/
│ └── test_datasets.py ──────► Test data loading
│
└── integration/ ────────► Test component integration
└── test_forward_pass.py ──────► Test full forward pass
💡 Key Design Patterns
1. Factory Pattern
# Creating models based on config
def create_model(config):
if config.enable_moe:
return MoEModel(config)
return StandardModel(config)
2. Strategy Pattern
# Different optimization strategies
class AdamW: ...
class Sophia: ...
class LAMB: ...
optimizer = get_optimizer(config.optimizer_name)
3. Observer Pattern
# Monitoring logs events
class MetricsLogger:
def log(self, metrics):
self.notify_observers(metrics)
🚀 Performance Optimization Points
┌─────────────────────────────────────────┐
│ Optimization Layers │
├─────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 1. Model Level │
│ • Flash Attention (2-4x faster) │
│ • Gradient Checkpointing (↓ memory) │
│ • Mixed Precision (↑ speed) │
│ │
│ 2. Training Level │
│ • Gradient Accumulation │
│ • Gradient Clipping │
│ • Learning Rate Warmup │
│ │
│ 3. Data Level │
│ • Streaming (↓ memory) │
│ • Prefetching (↑ speed) │
│ • Parallel Loading │
│ │
│ 4. System Level │
│ • DeepSpeed ZeRO (↓ memory) │
│ • Distributed Training (↑ speed) │
│ • Efficient Checkpointing │
│ │
└─────────────────────────────────────────┘
This architecture guide shows how ULTRATHINK components work together to train powerful language models! 🎨