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大模型之一步一步使用PyTorch编写Meta的Llama 3代码（三）初始化一个嵌入层

大模型之一步一步使用PyTorch编写Meta的Llama 3代码（四）预先计算 RoPE 频率

大模型之一步一步使用PyTorch编写Meta的Llama 3代码（五）预先计算因果掩码

大模型之一步一步使用PyTorch编写Meta的Llama 3代码（六）首次归一化：均方根归一化（RMSNorm）

大模型之一步一步使用PyTorch编写Meta的Llama 3代码（七） 初始化多查询注意力

大模型之一步一步使用PyTorch编写Meta的Llama 3代码（八）旋转位置嵌入

大模型之一步一步使用PyTorch编写Meta的Llama 3代码（九） 计算自注意力

大模型之一步一步使用PyTorch编写Meta的Llama 3代码（十） 残差连接及SwiGLU FFN

大模型之一步一步使用PyTorch编写Meta的Llama 3代码（十一）输出概率分布 及损失函数计算

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大模型之使用PyTorch编写Meta的Llama 3实际功能代码（四） 构建 Llama3 类模型本身

大模型之使用PyTorch编写Meta的Llama 3实际功能代码（五）训练并测试你自己的 minLlama3

大模型之使用PyTorch编写Meta的Llama 3实际功能代码（六）加载已经训练好的miniLlama3模型

Llama 3 模型家族构建安全可信赖企业级AI应用之使用 Llama Guard 保护大模型对话 （四）

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Llama 3 模型家族构建安全可信赖企业级AI应用之使用 Llama Guard 保护大模型对话 （六）

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Llama模型家族之RLAIF 基于 AI 反馈的强化学习（六） RLAIF 代码实战

RLAIF 代码实战

本文简介微调EleutherAI的Pythia 160M语言模型。 基于一个从指导调整过进行过微调的语言模型（John David Pressman对Mistral 7B的微调）来派生出一个零样本奖励模型。

零样本奖励模型

这个零样本奖励模型的工作原理是向指导模型提出关于正在被RLAIF（Reinforcement Learning from AI Feedback，基于AI反馈的强化学习）微调的模型生成内容的是非问题。它通过分析响应中第一个标记的logits，并将其转化为一个二元分类器logit，来评估生成文本的质量。这个分类器logit的计算公式是 log(p(yes) + p(neither) / 2) - log(p(no) + p(neither) / 2)，其中log(sigmoid(logit))（“是”类别的对数概率）被用作奖励信号。

微调过程

微调模型时，使用了加权的“软连接”方法，结合多个二元分类器的logits，同时满足多个自然语言标准。这种方法使得模型能够在多个维度上进行优化，以更好地适应特定的语言任务。

梯度估计器

在这个过程中，使用了DiCE作为梯度估计器，它是REINFORCE算法的一个变种。DiCE引入了一个固定强度的KL（Kullback-Leibler）惩罚项，以确保微调后的模型在标记分布上不会偏离原始模型太远。此外，还采用了AdamW权重衰减技术，以向基础模型靠拢。

其他资源

文章还推荐了MiniHF，这是一个语言模型微调和推理工具，代码最初是为它编写的。

MiniHF 是一种用于本地语言模型的推理、人类偏好数据收集和微调工具。 旨在帮助用户将他们的提示发展成完整的模型。通常，当 提示语言模型时， 在该模型的潜在空间中思考。MiniHF 让你朝另一个方向发展：想象你的提示可能发生的理想环境，然后将其添加到模型中。为了实现这一点，MiniHF 提供了几个强大的功能：

• 轻量级 Web 界面和推理服务器，可让您轻松地将模型会话分支为多个完成链，并选择最佳链

• 使用本地语言模型（例如 StableLM 和 NeoX 20b）编写来制作您自己的反馈数据集。

• 基于蒙特卡罗树搜索 (MCTS) 的推理算法 Weave，它从模型中剔除样本以提高输出质量

• 能够微调底层生成器 LoRa 和评估器奖励 LoRa，用于在您自己的自定义数据集上进行树搜索

• 使用 AI 反馈强化学习 (RLAIF) 轻松引导新的文档上下文和模型

• 依赖性极小，安装简单

MiniHF 允许 调整两种模型类型，它们都是在底层基础模型（例如GPT-J、 NeoX、 OpenLlama或falcon-40b ）上进行的 LoRa 调整：

• 生成器 LoRa——生成用户或 Weave 算法评估的文本。

• 评估器 LoRa——在 Weave 树搜索中的分支之间进行选择的奖励模型。

此外，每个模型都有两种调整方式，即自监督微调（SFT）和基于 AI 反馈的强化学习（RLAIF）

检查GPU

#@title Check GPU!nvidia-smi

运行结果为：

安装依赖

#@title Install dependencies!pip install bitsandbytes dice-mc peft safetensors sentencepiece tokenizers transformers

运行结果为：

导入库

#@title Import librariesfrom functools import partial
import math
import os
import textwrapos.environ["BITSANDBYTES_NOWELCOME"] = "1"import dice_mc.torch as dice
import peft
import torch
from torch import optim
from torch.nn import functional as F
from tqdm.auto import tqdm
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig

导入所需的库和设置环境变量

from functools import partial

导入functools模块中的partial函数。partial函数用于创建一个函数的偏应用，即创建一个新函数

import math

导入math模块，这个模块提供了一些数学运算和常量。

import os

导入os模块，这个模块提供了与操作系统交互的功能。

import textwrap

导入textwrap模块，这个模块提供了一些文本处理的函数，比如自动换行等。

os.environ["BITSANDBYTES_NOWELCOME"] = "1"

设置环境变量BITSANDBYTES_NOWELCOME的值为"1"。

import dice_mc.torch as dice

导入dice_mc.torch模块，并将其别名设置为dice。

import peft

导入peft模块，这个模块 是指 PEFT(Parameter Efficient Fine-Tuning:参数高效微调)， 用于微调预训练模型。

import torch

导入torch模块，这是PyTorch的核心库，用于深度学习。

from torch import optim

从torch模块中导入optim子模块，它包含了多种优化算法，用于模型训练。

from torch.nn import functional as F

从torch.nn模块中导入functional子模块，并将其别名设置为F。这个模块提供了一些函数式接口，用于构建神经网络层。

from tqdm.auto import tqdm

从tqdm.auto中导入tqdm进度条， tqdm用于显示循环的进度。

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig

从transformers库中导入：

• AutoModelForCausalLM：自动配置用于因果语言建模的模型。
• AutoTokenizer：自动配置与模型对应的分词器。
• BitsAndBytesConfig： 用于配置BitsAndBytes库的类

赞助

这个项目由Katherine Crowson开发，他是自然语言处理领域的研究者，可以通过电子邮件[e-mail]或Twitter账号@RiversHaveWings联系到他。该项目由StabilityAI赞助，StabilityAI的Twitter账号是@stabilityai。

大模型技术分享

《企业级生成式人工智能LLM大模型技术、算法及案例实战》线上高级研修讲座

模块一：Generative AI 原理本质、技术内核及工程实践周期详解
模块二：工业级 Prompting 技术内幕及端到端的基于LLM 的会议助理实战
模块三：三大 Llama 2 模型详解及实战构建安全可靠的智能对话系统
模块四：生产环境下 GenAI/LLMs 的五大核心问题及构建健壮的应用实战
模块五：大模型应用开发技术：Agentic-based 应用技术及案例实战
模块六：LLM 大模型微调及模型 Quantization 技术及案例实战
模块七：大模型高效微调 PEFT 算法、技术、流程及代码实战进阶
模块八：LLM 模型对齐技术、流程及进行文本Toxicity 分析实战
模块九：构建安全的 GenAI/LLMs 核心技术Red Teaming 解密实战
模块十：构建可信赖的企业私有安全大模型Responsible AI 实战 

Llama3关键技术深度解析与构建Responsible AI、算法及开发落地实战

1、Llama开源模型家族大模型技术、工具和多模态详解：学员将深入了解Meta Llama 3的创新之处，比如其在语言模型技术上的突破，并学习到如何在Llama 3中构建trust and safety AI。他们将详细了解Llama 3的五大技术分支及工具，以及如何在AWS上实战Llama指令微调的案例。
2、解密Llama 3 Foundation Model模型结构特色技术及代码实现：深入了解Llama 3中的各种技术，比如Tiktokenizer、KV Cache、Grouped Multi-Query Attention等。通过项目二逐行剖析Llama 3的源码，加深对技术的理解。
3、解密Llama 3 Foundation Model模型结构核心技术及代码实现：SwiGLU Activation Function、FeedForward Block、Encoder Block等。通过项目三学习Llama 3的推理及Inferencing代码，加强对技术的实践理解。
4、基于LangGraph on Llama 3构建Responsible AI实战体验：通过项目四在Llama 3上实战基于LangGraph的Responsible AI项目。他们将了解到LangGraph的三大核心组件、运行机制和流程步骤，从而加强对Responsible AI的实践能力。
5、Llama模型家族构建技术构建安全可信赖企业级AI应用内幕详解：深入了解构建安全可靠的企业级AI应用所需的关键技术，比如Code Llama、Llama Guard等。项目五实战构建安全可靠的对话智能项目升级版，加强对安全性的实践理解。
6、Llama模型家族Fine-tuning技术与算法实战：学员将学习Fine-tuning技术与算法，比如Supervised Fine-Tuning(SFT)、Reward Model技术、PPO算法、DPO算法等。项目六动手实现PPO及DPO算法，加强对算法的理解和应用能力。
7、Llama模型家族基于AI反馈的强化学习技术解密：深入学习Llama模型家族基于AI反馈的强化学习技术，比如RLAIF和RLHF。项目七实战基于RLAIF的Constitutional AI。
8、Llama 3中的DPO原理、算法、组件及具体实现及算法进阶：学习Llama 3中结合使用PPO和DPO算法，剖析DPO的原理和工作机制，详细解析DPO中的关键算法组件，并通过综合项目八从零开始动手实现和测试DPO算法，同时课程将解密DPO进阶技术Iterative DPO及IPO算法。
9、Llama模型家族Safety设计与实现：在这个模块中，学员将学习Llama模型家族的Safety设计与实现，比如Safety in Pretraining、Safety Fine-Tuning等。构建安全可靠的GenAI/LLMs项目开发。
10、Llama 3构建可信赖的企业私有安全大模型Responsible AI系统：构建可信赖的企业私有安全大模型Responsible AI系统，掌握Llama 3的Constitutional AI、Red Teaming。

解码Sora架构、技术及应用

一、为何Sora通往AGI道路的里程碑？
1，探索从大规模语言模型(LLM)到大规模视觉模型(LVM)的关键转变，揭示其在实现通用人工智能(AGI)中的作用。
2，展示Visual Data和Text Data结合的成功案例，解析Sora在此过程中扮演的关键角色。
3，详细介绍Sora如何依据文本指令生成具有三维一致性(3D consistency)的视频内容。 4，解析Sora如何根据图像或视频生成高保真内容的技术路径。
5，探讨Sora在不同应用场景中的实践价值及其面临的挑战和局限性。

二、解码Sora架构原理
1，DiT (Diffusion Transformer)架构详解
2，DiT是如何帮助Sora实现Consistent、Realistic、Imaginative视频内容的？
3，探讨为何选用Transformer作为Diffusion的核心网络，而非技术如U-Net。
4，DiT的Patchification原理及流程，揭示其在处理视频和图像数据中的重要性。
5，Conditional Diffusion过程详解，及其在内容生成过程中的作用。
三、解码Sora关键技术解密
1，Sora如何利用Transformer和Diffusion技术理解物体间的互动，及其对模拟复杂互动场景的重要性。
2，为何说Space-time patches是Sora技术的核心，及其对视频生成能力的提升作用。
3，Spacetime latent patches详解，探讨其在视频压缩和生成中的关键角色。
4，Sora Simulator如何利用Space-time patches构建digital和physical世界，及其对模拟真实世界变化的能力。
5，Sora如何实现faithfully按照用户输入文本而生成内容，探讨背后的技术与创新。
6，Sora为何依据abstract concept而不是依据具体的pixels进行内容生成，及其对模型生成质量与多样性的影响。

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