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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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
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
Llama模型家族之RLAIF 基于 AI 反馈的强化学习（七） RLAIF 代码实战
Llama模型家族之RLAIF 基于 AI 反馈的强化学习（八） RLAIF 代码实战
Llama模型家族之RLAIF 基于 AI 反馈的强化学习（九） RLAIF 代码实战
Llama模型家族之RLAIF 基于 AI 反馈的强化学习（十） RLAIF 代码实战
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）均匀分布简介
Llama模型家族之拒绝抽样(Rejection Sampling)（三）确定缩放常数以优化拒绝抽样方法
Llama模型家族之拒绝抽样(Rejection Sampling)（四） 蒙特卡罗方法在拒绝抽样中的应用：评估线与样本接受标准
Llama模型家族之拒绝抽样(Rejection Sampling)（五） 蒙特卡罗算法在拒绝抽样中：均匀分布与样本接受标准
Llama模型家族之拒绝抽样(Rejection Sampling)（六） 拒绝抽样中的蒙特卡罗算法：重复过程与接受标准
Llama模型家族之拒绝抽样(Rejection Sampling)（七） 优化拒绝抽样：选择高斯分布以减少样本拒绝
Llama模型家族之拒绝抽样(Rejection Sampling)（八） 代码实现
Llama模型家族之拒绝抽样(Rejection Sampling)（九） 强化学习之Rejection Sampling
Llama paper
https://arxiv.org/abs/2307.09288
拒绝采样：迭代优化的路径
拒绝采样技术要求模型对同一个提示（prompt）生成多个答案，通常称之为K个答案。然后，利用奖励模型（Reward Model, RM）对这些答案进行评分，挑选出得分最高、表现最优的答案。这一过程不仅提升了模型的生成质量，也为模型的进一步训练提供了优质样本。
模型大小与拒绝采样
值得注意的是，Llama项目在70B规模的模型上应用了拒绝采样技术，而对于更小规模的模型（如7B和13B），则是通过蒸馏70B模型的生成结果来实现性能提升。这种选择背后的逻辑是，规模更大的模型在生成高质量和多样化答案方面具有天然优势。
多阶段优化的重要性
拒绝采样是一个多阶段的过程，模型会经历一次又一次的更新。在这个过程中，我们应该收集每个阶段产生的最优样本，而不仅仅是最近一次迭代的结果。这种方法有助于模型在不同阶段都能吸取到有价值的信息，从而实现更全面的能力提升。
使用「最优分数样本」和「分数居中样本」训练模型的 reward 变化趋势图：
训练模型：最优样本与居中分数样本的对比
通过对比使用“最优分数样本”和“分数居中样本”训练模型的reward变化趋势， 可以发现一些有趣的现象。使用最优样本训练的模型能够达到更高的性能上限，而使用居中分数样本的模型性能提升则相对有限。
候选样本的生成：温度的调节
候选样本的生成主要依赖于调整模型的参数——temperature。不同的temperature值对模型生成的多样性和质量有着显著影响：
- 当temperature设置过低时，生成的答案可能过于固定，缺乏探索性，这会限制模型发现优秀样本的机会。
- 当temperature设置过高时，生成的答案可能过于随机，导致模型忽略已学到的概率分布，生成不合理的答案。
温度的最优选择
为了实现最佳的采样效果，选择一个适中的temperature至关重要。根据实验结果，将temperature设置在0.8到0.9之间是一个合适的选择，它能够平衡模型的探索性和生成质量。
拒绝采样技术 提供了一种有效的方法来提升AI模型的生成能力。通过精心设计的迭代过程和参数调整， 可以使模型在生成高质量答案的同时，保持答案的多样性和创新性。
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。
