LlaMA 3 系列博客
基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型 （一）
基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型 （二）
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 （四）
基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型 （五）
基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型 （六）
基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型 （七）
基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型 （八）
基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型 （九）
基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型 （十）
构建安全的GenAI/LLMs核心技术解密之大模型对抗攻击（一）
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你好 GPT-4o！
大模型标记器之Tokenizer可视化（GPT-4o）
大模型标记器 Tokenizer之Byte Pair Encoding (BPE) 算法详解与示例
大模型标记器 Tokenizer之Byte Pair Encoding (BPE)源码分析
大模型之自注意力机制Self-Attention（一）
大模型之自注意力机制Self-Attention（二）
大模型之自注意力机制Self-Attention（三）
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）
Llama 3 模型家族构建安全可信赖企业级AI应用之 Code Llama （二）
Llama 3 模型家族构建安全可信赖企业级AI应用之 Code Llama （三）
Llama 3 模型家族构建安全可信赖企业级AI应用之 Code Llama （四）
Llama 3 模型家族构建安全可信赖企业级AI应用之 Code Llama （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（一）
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（二）
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）
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
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）
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 （七）
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）
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（三）
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
Llama模型家族之使用 Supervised Fine-Tuning（SFT）微调预训练Llama 3 语言模型（二） LLaMA-Factory训练方法及数据集
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
Llama模型家族之RLAIF 基于 AI 反馈的强化学习（四）RLAIF 优势
Llama模型家族之RLAIF 基于 AI 反馈的强化学习（五）RLAIF 挑战
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crowsonkb@gmail.com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。
