基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型 （二）

#Options
local_llm = 'llama3'
llm = ChatOllama(model=local_llm, format="json", temperature=0)
#embeddings
#embeddings = OllamaEmbeddings(model="nomic-embed-text")
embeddings = GPT4AllEmbeddings()

Langchain 设置选项和配置。local_llm指定要使用的本地模型，同时llm初始化 ChatOllama 实例以与模型交互。嵌入式向量模型，可以设置为 OllamaEmbeddings的nomic-embed-text，或者 GPT4AllEmbeddings。

##sources
#url
urls = ["https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/","https://lilianweng.github.io/posts/2023-03-15-prompt-engineering/","https://lilianweng.github.io/posts/2023-10-25-adv-attack-llm/",
]
docs = [WebBaseLoader(url).load() for url in urls]
docs_list = [item for sublist in docs for item in sublist]
#pdf
loader = PyPDFDirectoryLoader("C://Users//ASUS//Downloads//sources//")
data = loader.load()
docs_list.extend(data)

这些行从不同来源获取文本数据，包括 Web URL 和 PDF 文档。 WebBaseLoader 用于从 URL 加载内容，而 PyPDFDirectoryLoader 用于从本地目录加载 PDF 文件。

大家看一下 https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/的文档内容。

LLM 支持的自主代理

以LLM（大语言模型）作为核心控制器构建代理是一个很酷的概念。AutoGPT、GPT-Engineer和BabyAGI等几个概念验证演示都是鼓舞人心的示例。大模型的潜力不仅仅限于生成写得好的故事、论文和程序；它可以被视为一个强大的通用问题解决器。

代理系统概述
在 LLM 支持的自主代理系统中，LLM 充当代理的大脑，并由几个关键组件进行补充：

• 规划
  子目标和分解：代理将大型任务分解为更小的、可管理的子目标，从而能够有效处理复杂的任务。
• 反思和完善：智能体可以对过去的行为进行自我批评和自我反思，从错误中吸取教训，并针对未来的步骤进行完善，从而提高最终结果的质量。
• 记忆
  短期记忆：认为所有的上下文学习（参见提示工程）都是利用模型的短期记忆来学习。
  长期记忆：这为代理提供了长时间保留和回忆（无限）信息的能力，通常是通过利用外部向量存储和快速检索。
• 工具使用
  代理学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息（通常在预训练后很难更改），包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。

第一部分：规划

一项复杂的任务通常涉及许多步骤。代理商需要了解它们是什么并提前计划

任务分解

• 思想链（CoT； Wei et al. 2022）已成为增强复杂任务模型性能的标准提示技术。该模型被指示“一步一步思考”，以利用更多的测试时间计算将困难任务分解为更小、更简单的步骤。 CoT 将大任务转化为多个可管理的任务，并阐明模型思维过程的解释。

• Tree of Thoughts（Yao et al. 2023）通过在每一步探索多种推理可能性来扩展 CoT。它首先将问题分解为多个思考步骤，并在每个步骤中生成多个思考，从而创建树结构。搜索过程可以是 BFS（广度优先搜索）或 DFS（深度优先搜索），每个状态由分类器（通过提示）或多数投票进行评估。

  任务分解可以通过 (1) 通过 LLM 进行简单提示，如"Steps for XYZ.\n1."、“What are the subgoals for achieving XYZ?”、 (2) 通过使用特定于任务的指令；例如，"Write a story outline."用于写小说，或 (3) 人工输入。

• 另一种截然不同的方法是LLM+P（Liu et al. 2023），涉及依赖外部经典规划器来进行长期规划。该方法利用规划领域定义语言（PDDL）作为描述规划问题的中间接口。在此过程中，LLM (1) 将问题转化为“Problem PDDL”，然后 (2) 请求经典规划器基于现有的“Domain PDDL”生成 PDDL 计划，最后 (3) 将 PDDL 计划转化回自然语言。本质上，规划步骤被外包给外部工具，假设特定领域的 PDDL 和合适的规划器可用，这在某些机器人设置中很常见，但在许多其他领域并不常见。

自我反省

自我反思是一个重要的方面，它允许自主代理通过完善过去的行动决策和纠正以前的错误来迭代改进。它在不可避免地会出现试错的现实任务中发挥着至关重要的作用。

• ReAct（Yao et al. 2023）通过将动作空间扩展为特定于任务的离散动作和语言空间的组合，将推理和动作集成在大模型中。前者使LLM能够与环境交互（例如使用维基百科搜索API），而后者则促使LLM以自然语言生成推理痕迹。

ReAct 提示模板包含了 LLM 思考的明确步骤，大致格式为：

Thought: ...
Action: ...
Observation: ...
... (Repeated many times)

• Reflexion ( Shinn & Labash 2023 ) 是一个为智能体配备动态记忆和自我反思能力以提高推理技能的框架。 Reflexion 有一个标准的 RL 设置，其中奖励模型提供简单的二元奖励，动作空间遵循 ReAct 中的设置，其中特定于任务的动作空间通过语言进行增强，以实现复杂的推理步骤。每次动作后，代理计算启发式，并且可以选择根据自我反思的结果决定重置环境以开始新的试验。

启发式功能确定轨迹何时效率低下或包含幻觉并且应该停止。低效的规划是指花费太长时间而没有成功的轨迹。幻觉被定义为遇到一系列连续的相同动作，这些动作导致在环境中进行相同的观察。

自我反思是通过向大模型展示两个例子来创建的，每个例​​子都是一对（失败的轨迹，指导计划未来变化的理想反思）。然后，反射将添加到代理的工作内存中（最多三个），以用作查询 LLM 的上下文。


CoH 的想法是呈现上下文中连续改进输出的历史，并训练模型以适应产生更好输出的趋势。算法蒸馏（AD；Laskin 等人，2023）将相同的想法应用于强化学习任务中的跨情节轨迹，其中算法被封装在长期历史条件策略中。考虑到智能体与环境进行多次交互，并且在每一集中智能体都会变得更好一些，AD 会将此学习历史连接起来并将其输入到模型中。因此，我们应该期望下一个预测的行动会带来比之前的试验更好的性能。目标是学习强化学习的过程，而不是训练特定于任务的策略本身。

该论文假设任何生成一组学习历史的算法都可以通过对动作执行行为克隆来提炼成神经网络。历史数据由一组源策略生成，每个源策略针对特定任务进行训练。在训练阶段，在每次 RL 运行期间，都会对随机任务进行采样，并使用多集历史的子序列进行训练，从而使学习到的策略与任务无关。

实际上，该模型的上下文窗口长度有限，因此剧集应该足够短以构建多剧集历史。要学习近乎最优的上下文强化学习算法，需要 2-4 个片段的多片段上下文。上下文强化学习的出现需要足够长的上下文。

与三个基线相比，包括 ED（专家蒸馏，用专家轨迹而不是学习历史进行行为克隆）、源策略（用于生成UCB蒸馏的轨迹）、RL^2（Duan et al. 2017；用作上限）因为它需要在线 RL），尽管仅使用离线 RL，AD 仍展示了上下文中的 RL，其性能接近 RL^2，并且学习速度比其他基线快得多。当以源策略的部分训练历史为条件时，AD 的改进速度也比 ED 基线快得多。

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

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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。

举办《Llama3关键技术深度解析与构建Responsible AI、算法及开发落地实战》线上高级研修讲座