LlaMA 3 系列博客
基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型 （一）
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你好 GPT-4o！
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基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型 （十一）
Llama 3 模型家族构建安全可信赖企业级AI应用之 Code Llama （一）
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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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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（三）
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）
大模型之深入理解Transformer Layer Normalization（二）
大模型之深入理解Transformer Layer Normalization（三）
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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
大模型之使用PyTorch编写Meta的Llama 3实际功能代码（二）RoPE 及注意力机制
大模型之使用PyTorch编写Meta的Llama 3实际功能代码（三） FeedForward 及 Residual Layers
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应用之使用 Llama Guard 保护大模型对话 （八）
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）
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（二）
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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（四）
Llama 3 模型家族构建安全可信赖企业级AI应用之code shield（一）Code Shield简介
Llama 3 模型家族构建安全可信赖企业级AI应用之code shield（二）防止 LLM 生成不安全代码
Llama 3 模型家族构建安全可信赖企业级AI应用之code shield（三）Code Shield代码示例
Llama模型家族之使用 Supervised Fine-Tuning（SFT）微调预训练Llama 3 语言模型（一） LLaMA-Factory简介
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大模型之Ollama：在本地机器上释放大型语言模型的强大功能
Llama模型家族之使用 Supervised Fine-Tuning（SFT）微调预训练Llama 3 语言模型（三）通过Web UI微调
Llama模型家族之使用 Supervised Fine-Tuning（SFT）微调预训练Llama 3 语言模型（四）通过命令方式微调
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
Llama模型家族之使用 Supervised Fine-Tuning（SFT）微调预训练Llama 3 语言模型（八） 使用 LoRA 微调 LLM 的实用技巧
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
Llama模型家族之使用 Supervised Fine-Tuning（SFT）微调预训练Llama 3 语言模型（十） 使用 LoRA 微调常见问题答疑
Llama模型家族训练奖励模型Reward Model技术及代码实战（一）简介
Llama模型家族训练奖励模型Reward Model技术及代码实战（二）从用户反馈构建比较数据集
Llama模型家族训练奖励模型Reward Model技术及代码实战（三） 使用 TRL 训练奖励模型
Llama模型家族之RLAIF 基于 AI 反馈的强化学习（一）RLHF简介
Llama模型家族之RLAIF 基于 AI 反馈的强化学习（二）RLHF 与RAIF比较
Llama模型家族之RLAIF 基于 AI 反馈的强化学习（三） RLAIF 的工作原理
RLAIF 的工作原理
现在我们已经确定了 RLAIF 的核心概念及其与 RLHF 的区别， 深入了解实施此方法所涉及的实际步骤。RLAIF 流程通常由四个关键阶段组成，每个阶段都在使 AI 模型能够从 AI 生成的反馈中学习方面发挥着至关重要的作用。
步骤 1：训练反馈模型（可选）
在原始 RLAIF 论文（Lee 等人，2023 年）中，使用“现成的” LLM 作为偏好标记的反馈模型。这是一个很好的起点，但在某些情况下，特别是涉及特定领域知识或术语的场景，根据相关数据进一步微调 LLM 可能会更有优势。
例如，如果目标是开发专门用于金融或医疗领域的人工智能助手，那么根据金融或医学文本语料库对大模型进行微调可以显著增强其对特定领域概念和术语的理解。
这一额外步骤可确保模型能够提供更准确、更相关的偏好判断，最终提高人工智能系统在专门应用中的整体质量和可靠性。
第 2 步：生成 AI 反馈
一旦有了 LLM 反馈模型（现成的版本或微调的版本），就可以使用它来生成偏好标签。
为了生成 AI 反馈，反馈模型需要提供上下文和两个候选答案。然后提示模型确定哪个答案是首选。在 RLAIF 论文中，反馈模型的输入提示遵循结构化格式：
序言：描述任务的介绍性说明。 少量样本（可选）：示例输入上下文、响应对、可选的思路链原理以及相应的偏好标签。 要注释的样本：输入上下文和要标记的响应对。 结尾：结束文本，提示 LLM 的偏好标签（例如，“偏好摘要=”）。为了更好地理解这个结构，请考虑下面的图片：
这种结构化方法可确保反馈模型能够有效评估响应的质量并提供准确的偏好标签。通过包含少样本样本， 可以进一步增强模型的性能，展示如何评估响应的具体示例，并使反馈更加一致和可靠。
根据输入提示，LLM 反馈模型会生成标记“1”和“2”的对数概率，表示模型对第一个或第二个响应的偏好。然后，这些对数概率会通过 softmax 函数来获得偏好分布。
在 RLAIF 论文中， 尝试了两种风格的前言：“基本”和“详细”。基本前言要求反馈模型判断哪种响应更好，而详细前言则提供通常提供给人类注释者的全面说明。为了更好地理解这一点， 考虑这个例子：
探讨两个重要考虑因素，以提高 RLAIF 方法的有效性：
解决位置偏见：研究表明，向LLM呈现候选记录的顺序会影响其输出偏好。为了减轻这种偏见，RLAIF 通过交换候选记录的位置对每对候选记录进行两次推理。最终的偏好分布是通过平均两次推理的结果得出的，从而确保评估更加平衡和公正。 思路链推理： RLAIF 利用思路链 (CoT) 推理来改进推理过程，将其分为两个步骤：提示的结束部分被替换为要求 LLM 解释选择更好的答案背后的原因的请求。
然后将生成的推理与原始提示连接起来，然后是标准结束字符串，以提示 LLM 输出偏好标记“1”或“2”。这些标记随后用于训练偏好模型。
为了更好地理解这种 CoT 技术，请考虑本文中的这张图表：
步骤 3：训练偏好模型
一旦从 LLM 反馈模型中获得偏好标签，下一步就是使用这些标签来训练偏好模型。
偏好模型会学习将情境和候选响应映射到标量奖励信号，该信号可作为人类偏好的代理。然后，这个经过训练的偏好模型会被整合到强化学习周期中。
RLAIF 论文探索了一种替代方法，其中 LLM 反馈直接用作奖励信号，从而无需单独的偏好模型。但是，这种“直接”RLAIF 方法的计算成本很高，尤其是当 LLM 标注器的大小增加时。
步骤 4：通过 AI 反馈进行强化学习
有了偏好模型，就可以使用 AI 反馈作为奖励信号来进行强化学习。代理（基本 LLM）与环境交互，其输出由偏好模型评估，该模型根据操作与反馈模型中编码的期望偏好的匹配程度分配奖励。
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。