基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型（三）

基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型（三）
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第二部分：内存

记忆的类型

记忆可以定义为用于获取、存储、保留以及随后检索信息的过程。人脑中有多种记忆类型。

感觉记忆：这是记忆的最早阶段，提供在原始刺激结束后保留感觉信息（视觉、听觉等）印象的能力。感觉记忆通常只能持续几秒钟。子类别包括图像记忆（视觉）、回声记忆（听觉）和触觉记忆（触摸）。
短期记忆（STM）或工作记忆：它存储我们当前意识到的以及执行学习和推理等复杂认知任务所需的信息。短期记忆被认为具有大约 7 个项目的容量（Miller 1956）并持续 20-30 秒。
长期记忆（LTM）：长期记忆可以存储相当长的时间信息，从几天到几十年不等，存储容量基本上是无限的。 LTM 有两种类型：

1、外显/陈述性记忆：这是对事实和事件的记忆，是指那些可以有意识地回忆起来的记忆，包括情景记忆（事件和经历）和语义记忆（事实和概念）。

2、内隐/程序性记忆：这种类型的记忆是无意识的，涉及自动执行的技能和例程，例如骑自行车或在键盘上打字。

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感觉记忆：作为原始输入的学习嵌入表示，包括文本、图像或其他形式；
短期记忆：作为情境学习。它是短且有限的，因为它受到 Transformer 有限上下文窗口长度的限制。
长期记忆：作为代理在查询时可以处理的外部向量存储，可通过快速检索进行访问。

最大内积搜索 (MIPS)

MIPS: Maximum Inner Product Search,MIPS

外部记忆可以缓解有限注意力广度的限制。标准做法是将信息的嵌入表示保存到向量存储数据库中，该数据库可以支持快速最大内积搜索（MIPS）。为了优化检索速度，常见的选择是近似最近邻 (ANN)算法返回大约前 k 个最近邻，以牺牲一点精度来换取巨大的加速。

用于快速 MIPS 的 ANN 算法的几种常见选择：

LSH（Locality-Sensitive Hashing）：它引入了一种哈希函数，使得相似的输入项以高概率映射到相同的桶，其中桶的数量远小于输入的数量。
ANNOY (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah)：核心数据结构是随机投影树，一组二叉树，其中每个非叶节点代表一个将输入空间分成两半的超平面，每个叶存储一个数据点。树是独立且随机构建的，因此在某种程度上，它模仿了哈希函数。 ANNOY 搜索发生在所有树中，迭代地搜索最接近查询的一半，然后聚合结果。这个想法与 KD 树非常相关，但更具可扩展性。
HNSW (Hierarchical Navigable Small World) ：它受到小世界网络思想的启发，其中大多数节点可以在少量步骤内被任何其他节点到达；例如社交网络的“六度分离”特征。 HNSW 构建这些小世界图的层次结构，其中底层包含实际数据点。中间的层创建快捷方式以加快搜索速度。执行搜索时，HNSW 从顶层的随机节点开始，导航至目标。当它无法靠近时，它会向下移动到下一层，直到到达最底层。上层中的每个移动都可能覆盖数据空间中的很长一段距离，而下层中的每个移动都可以细化搜索质量。
FAISS（Facebook AI相似性搜索）：它的运行假设是在高维空间中，节点之间的距离遵循高斯分布，因此应该存在数据点的聚类。 FAISS 通过将向量空间划分为簇，然后在簇内细化量化来应用向量量化。搜索首先使用粗量化来查找簇候选，然后进一步使用更精细的量化来查找每个簇。
ScaNN（可扩展最近邻）：ScaNN的主要创新是向量量化。它量化数据点到使得内积与原来的距离相似尽可能，而不是选择最接近的量化质心点。

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大模型技术分享

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《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
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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

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。
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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。
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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。