Llama模型家族之RLAIF 基于 AI 反馈的强化学习(一)

news2025/1/17 0:05:18

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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

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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

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Llama模型家族之RLAIF 基于 AI 反馈的强化学习(一)

RLAIF: 基于 AI 反馈的强化学习

来自 AI 反馈的强化学习 (RLAIF) 利用 AI 模型在 LLM 训练期间提供反馈,从而提高性能和可扩展性。

强化学习是一种广泛使用的技术,用于训练智能代理在其环境中做出有效决策。在大型语言模型 (LLM) 领域,这通常涉及通过人工反馈来指导学习过程。

然而,依靠人类提供反馈可能成本高昂、耗时长,而且有时还不一致。人工智能反馈强化学习 (RLAIF)提供了一种利用现有人工智能模型功能的替代解决方案。

在本文中,我们将分解 RLAIF 的核心概念,探讨其在实践中的运作方式,并讨论其对未来 AI 发展的影响。

先看一下什么是RLHF?

从人类反馈进行强化学习(RLHF)

RLHF 是一个具有挑战性的过程,涉及多模型训练过程和不同的部署阶段。本质上,它可以分为三个不同的步骤。
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  1. 选择预先训练的模型
    第一阶段需要选择预先训练的 LLM,然后使用 RLHF 进行微调。

你也可以从头开始预训练大模型,但这是一个昂贵且耗时的过程。因此,强烈建议你选择众多面向公众的预训练大模型。为了满足模型的特定需求,在开始使用人工反馈进行微调阶段之前,你可以根据其他文本或条件对模型进行微调。例如,如果你想开发一名人工智能法律助理,你可以使用法律文本语料库来微调你的模型,以使你的大模型特别熟悉法律措辞和概念。

  1. 人工反馈
    RLHF 不使用统计上预先定义的奖励模型(这会对校准人类偏好产生很大的限制),而是使用人类反馈来帮助模型开发更微妙的奖励模型。流程如下:
  • 首先,通过对一组提示进行采样,预训练模型创建输入提示/生成文本对的训练集。
  • 接下来,人工测试人员会根据某些准则对生成的文本进行排名,以使模型与人类价值观和偏好保持一致,并确保其安全。然后可以使用各种技术(例如 Elo 评分系统)将这些排名转换为分数输出。
  • 然后,系统利用累积的人类反馈来评估其性能并开发奖励模型。
  1. 通过强化学习进行微调
    LLM 生成新文本,并使用其基于人工反馈的奖励模型来生成质量分数。然后,该模型将使用该分数来提高其在后续提示中的表现。

因此,人工反馈和强化学习技术的微调结合在一起,形成一个迭代过程,持续到达到一定的准确度。

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
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。

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