基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型 （四）
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第三部分：工具使用

工具的使用是人类的一个显着而显着的特征。我们创造、修改和利用外部物体来完成超出身体和认知极限的事情。为大模型配备外部工具可以显着扩展模型功能。

• 有些动物制造和使用工具的方式简直就是天才。 海獭漂浮在水中时使用岩石敲开贝壳的照片。虽然其他一些动物也可以使用工具，但其复杂性却无法与人类相比。
  

MRKL

（Karpas et al. 2022）是“模块化推理、知识和语言”的缩写，是一种用于自主代理的神经符号架构。建议 MRKL 系统包含一组“专家”模块，通用 LLM 作为路由器将查询路由到最合适的专家模块。这些模块可以是神经模块（例如深度学习模型）或符号模块（例如数学计算器、货币转换器、天气 API）。

他们做了一个微调 LLM 以调用计算器的实验，使用算术作为测试用例。他们的实验表明，解决口头数学问题比明确表述的数学问题更难，因为大模型（7B Jurassic1-large model）无法可靠地为基本算术提取正确的论据。结果强调了外部符号工具何时可以可靠地工作，知道何时以及如何使用这些工具至关重要，这由大模型的能力决定。

TALM

（工具增强语言模型；Parisi 等人，2022 年）和Toolformer（Schick 等人，2023 年）都对 LM 进行微调，以学习使用外部工具 API。根据新添加的API调用注释是否可以提高模型输出的质量来扩展数据集。请参阅Prompt Engineering 的“外部 API”部分了解更多详细信息。

ChatGPT插件和 OpenAI API 函数调用是大模型在实践中通过工具使用能力增强的好例子。工具API的集合可以由其他开发者提供（如在插件中）或自定义（如在函数调用中）。

HuggingGPT

（Shen et al. 2023）是一个使用 ChatGPT 作为任务规划器的框架，根据模型描述选择 HuggingFace 平台中可用的模型，并根据执行结果总结响应。

HuggingGPT 工作原理图解
该系统由4个阶段组成：

（1）任务规划：LLM作为大脑，将用户请求解析为多个任务。每个任务有四个关联的属性：任务类型、ID、依赖项和参数。他们使用少量的例子来指导LLM进行任务解析和规划。
指令说明：

The AI assistant can parse user input to several tasks: [{"task": task, "id", task_id, "dep": dependency_task_ids, "args": {"text": text, "image": URL, "audio": URL, "video": URL}}]. The "dep" field denotes the id of the previous task which generates a new resource that the current task relies on. A special tag "-task_id" refers to the generated text image, audio and video in the dependency task with id as task_id. The task MUST be selected from the following options: {{ Available Task List }}. There is a logical relationship between tasks, please note their order. If the user input can't be parsed, you need to reply empty JSON. Here are several cases for your reference: {{ Demonstrations }}. The chat history is recorded as {{ Chat History }}. From this chat history, you can find the path of the user-mentioned resources for your task planning.

AI助手可以将用户输入解析为多个任务：[{“task”：task，“id”，task_id，“dep”：dependency_task_ids，“args”：{“text”：text，“image”：URL，“audio “：网址，“视频”：网址}}]。 “dep”字段表示前一个任务的id，该任务生成当前任务所依赖的新资源。特殊标签“-task_id”是指id为task_id的依赖任务中生成的文本图片、音频和视频。任务必须从以下选项中选择：{{可用任务列表}}。任务之间有逻辑关系，请注意如果无法解析用户输入，则需要回复空 JSON。以下是几种情况供您参考：{{ 演示 }}。聊天记录记录为 {{ Chat History }}。历史记录，您可以找到用户提到的资源的路径，以便您规划任务。

(2) 模型选择：LLM将任务分配给专家模型，其中请求被构建为多项选择题。 LLM 提供了可供选择的模型列表。由于上下文长度有限，需要基于任务类型的过滤。

给定用户请求和调用命令，AI助手帮助用户从模型列表中选择合适的模型来处理用户请求。 AI助手仅输出最合适模型的模型id。输出必须采用严格的 JSON 格式：“id”：“id”，“reason”：“您选择的详细原因”。我们有一个模型列表供您从{{候选模型}}中进行选择。请从列表中选择一种型号。

(3) 任务执行：专家模型执行特定任务并记录结果。

指令说明

有了输入和推理结果，AI助手需要描述过程和结果。前面的阶段可以形成为-用户输入：{{用户输入}}，任务规划：{{任务}}，模型选择：{{模型分配}}，任务执行：{{预测}}。您必须首先以直截了当的方式回答用户的请求。然后描述任务流程，并以第一人称的方式向用户展示你的分析和模型推理结果。如果推理结果包含文件路径，必须告诉用户完整的文件路径。

(4) 响应生成：LLM接收执行结果并向用户提供汇总结果。

为了将 HuggingGPT 投入到现实世界中，需要解决几个挑战：（1）需要提高效率，因为 LLM 推理轮次和与其他模型的交互都会减慢流程； (2) 依赖长上下文窗口来进行复杂任务内容的通信； （3）LLM产出和外部模型服务的稳定性提升。

API-Bank

（Li et al. 2023）是评估工具增强大模型性能的基准。它包含 53 个常用的 API 工具、完整的工具增强的 LLM 工作流程以及涉及 568 个 API 调用的 264 个带注释的对话。 API的选择相当多样化，包括搜索引擎、计算器、日历查询、智能家居控制、日程管理、健康数据管理、账户认证工作流程等等。由于API数量较多，LLM首先要访问API搜索引擎找到合适的API进行调用，然后使用相应的文档进行调用。

在 API-Bank 工作流程中，大模型需要做出几个决定，在每一步我们都可以评估该决定的准确性。决定包括：

• 是否需要API调用。
• 确定要调用的正确 API：如果不够好，大模型需要迭代修改 API 输入（例如，确定搜索引擎 API 的搜索关键字）。
• 基于API结果的响应：如果结果不满意，模型可以选择细化并再次调用。

该基准测试从三个层面评估代理的工具使用能力：

• Level-1评估调用API的能力。给定 API 的描述，模型需要确定是否调用给定的 API、正确调用它并正确响应 API 返回。
• Level-2 检查检索 API 的能力。模型需要搜索可能解决用户需求的API，并通过阅读文档来学习如何使用它们。
• Level-3 评估除了检索和调用之外规划 API 的能力。考虑到不明确的用户请求（例如安排小组会议、预订旅行的航班/酒店/餐厅），模型可能必须进行多个 API 调用来解决它。

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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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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。