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Llama模型家族之拒绝抽样(Rejection Sampling)(二)均匀分布简介

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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(一)

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大模型之深入理解Transformer位置编码(Positional Embedding)

大模型之深入理解Transformer Layer Normalization(一)

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大模型之深入理解Transformer Layer Normalization(三)

大模型之一步一步使用PyTorch编写Meta的Llama 3代码(一)初学者的起点

大模型之一步一步使用PyTorch编写Meta的Llama 3代码(二)矩阵操作的演练

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

大模型之使用PyTorch编写Meta的Llama 3实际功能代码(一)加载简化分词器及设置参数

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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)

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 (五)

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 3 模型家族构建安全可信赖企业级AI应用之 CyberSecEval 2:量化 LLM 安全和能力的基准(一)

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Llama模型家族之使用 Supervised Fine-Tuning(SFT)微调预训练Llama 3 语言模型(五) 基于已训练好的模型进行推理

Llama模型家族之使用 Supervised Fine-Tuning(SFT)微调预训练Llama 3 语言模型(六)Llama 3 已训练的大模型合并LoRA权重参数

Llama模型家族之使用 Supervised Fine-Tuning(SFT)微调预训练Llama 3 语言模型(七) 使用 LoRA 微调 LLM 的实用技巧

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Llama模型家族之使用 Supervised Fine-Tuning(SFT)微调预训练Llama 3 语言模型(九) 使用 LoRA 微调常见问题答疑

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Llama模型家族之拒绝抽样(Rejection Sampling)(一)

Llama模型家族之拒绝抽样(Rejection Sampling)(二)

均匀分布(Uniform Distribution)

均匀分布在等长区间上的取值概率是相同的。

概率密度函数及概率分布图如下所示:

正态分布(Normal Distribution)

正态分布数学期望为 μ,标准差为 σ,记做 N (μ, σ²)。

数学期望为 0、标准差为 1 的正态分布称为标准正态分布。

正态分布曲线呈钟型,两边低,中间高,左右对称。

正态分布概率密度函数及分布图如下所示:


考虑一个 无法采样的目标分布函数。

这是一个一维目标函数,我们的任务是获取介于 -3 和 3 之间的样本。提议函数的一个选择是均匀分布函数。下面显示了它的函数形式,即 g(x)。

如果采用这个提议函数并将其与 目标函数一起绘制,那么它将看起来像这样:


如你所见,目前 建议函数并没有完全封装 目标函数。一旦 制定了纠正措施(或验收标准),这种封装的意义就会变得清晰起来。

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。

更新时间 2024-06-28