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 #@title Define evaluator templates and prompts

templates = [
    """Answer yes or no and only yes or no.

=== Begin story ===
{text}
=== End story ===

Does this story make the reader feel like crying?""",
    """Answer yes or no and only yes or no.

=== Begin story ===
{text}
=== End story ===

Is this story well-written and coherent?""",
]
weights = [1.0, 0.5]
signs = [1, 1]


def make_evaluator_prompts(texts):
    return [[template.format(text=text) + "<|end|>" for text in texts] for template in templates]


train_prompts = [
    "My cat is so cute, but",
    "I was watching TV, and",
    "She looked in the mirror and",
    "Alice said, \"",
]

eval_prompts = train_prompts

这段代码定义了一个评估模板和提示的系统，用于评估文本是否具有某些特定的属性，如是否感人或是否写得很好。下面是对代码的详细说明：

1. templates 变量包含了两个模板，这些模板用于生成评估提示。每个模板都以一个故事开始，然后是一个问题，要求回答者以"是"或"否"来回答。

   • 第一个模板询问读者故事是否感人。
   • 第二个模板询问故事是否写得好并且连贯。

2. weights 和 signs 变量分别存储了与每个模板相关联的权重和符号。权重可能用于在评估过程中对不同模板的重要性进行加权，符号可能用于指示评估结果的正负方向。

3. make_evaluator_prompts 函数接受一个文本列表 texts 作为参数，并使用 templates 中的模板来生成评估提示。它通过将每个文本插入到每个模板中，并在每个提示的末尾添加 <|end|> 标记来创建提示列表。

4. train_prompts 变量包含了一组训练提示，这些提示将用于训练评估系统。

5. eval_prompts 变量被设置为与 train_prompts 相同，这意味着评估提示将使用与训练提示相同的文本。

训练参数

1. Batch size (bs):

   • bs: 12 表示每次训练迭代中，模型将处理的样本数量是12。 每次模型更新时，会使用12个不同的样本来进行梯度计算。

2. Number of tokens to sample per batch item (n_tokens):

   • n_tokens: 48 表示每个样本中将采样的token数量是48。Token是文本处理中的一个单位，可以是单词、字符或其他语言单位。

3. KL penalty weight (kl_weight):

   • kl_weight: 1.0 表示KL散度惩罚的权重。KL散度是一种度量两个概率分布差异的方法。在这里，它用于约束微调（fine-tuned）模型与原始模型的分布保持接近。KL惩罚权重越大，微调模型就越不能偏离原始模型的分布。

4. Temperature for soft conjunction (tau):

   • tau: 1.0 是用于软连接（soft conjunction）的温度参数。它在奖励组件（评估模板）的加权平均值和它们的最小值之间进行插值。温度参数越高，插值结果越倾向于加权平均值；温度参数越低，插值结果越倾向于最小值。

5. Save every this many steps (save_every):

   • save_every: 250 表示模型将每250步保存一次。这通常是指在训练过程中，模型的参数会在每250步后被保存到磁盘上，以便在需要时可以恢复训练或进行进一步的分析。

     #@title Load evaluator model

   Use small-shard safetensors version of mistralai/Mistral-7B-v0.1 to be

   able to load the model on non-high RAM Colab instances

   eval_model_name = "RiversHaveWings/Mistral-7B-v0.1-safetensors"
   eval_adapter_name = "jdpressman/minihf_evaluator_mistral_7b_v0.1"

   print("Loading evaluator model tokenizer...")
   eval_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(eval_adapter_name)
   eval_tokenizer.padding_side = "left"

   print("Loading evaluator base model...")
   bnb_config = BitsAndBytesConfig(
   load_in_4bit=True,
   bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16,
   bnb_4bit_quant_type="nf4",
   bnb_4bit_use_double_quant=True,
   )
   eval_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
   eval_model_name,
   device_map="auto",
   quantization_config=bnb_config,
   torch_dtype=torch.float16,
   )

   print("Loading evaluator adapter...")
   eval_model = peft.PeftModel.from_pretrained(eval_model, eval_adapter_name)
   eval_model.requires_grad_(False);

   print("Done.")

以上代码加载一个用于文本评估的预训练模型及其适配器。

1. 定义模型和适配器名称:

   • eval_model_name 变量存储了评估模型的名称，这里使用的是 "RiversHaveWings/Mistral-7B-v0.1-safetensors"，这是一个7B参数的Mistral模型的safetensors版本 。
   • eval_adapter_name 变量存储了适配器的名称，这里使用的是 "jdpressman/minihf_evaluator_mistral_7b_v0.1"，适配器用于微调模型以适应特定的评估任务。

2. 加载模型分词器:

   • 使用 AutoTokenizer.from_pretrained 方法从适配器名称加载分词器。
   • 设置 eval_tokenizer.padding_side 为 "left"，意味着在分词时，会在文本的左侧添加填充。

3. 加载基础模型:

   • 打印加载分词器的提示信息。
   • 使用 BitsAndBytesConfig 配置加载模型时的量化设置，这里配置为4位量化，使用 torch.float16 作为计算数据类型，并启用双量化。
   • 使用 AutoModelForCausalLM.from_pretrained 方法加载基础模型，device_map="auto" 表示自动选择设备，quantization_config 使用上面定义的量化配置，torch_dtype 设置为 torch.float16 以减少内存使用。

4. 加载适配器:

   • 打印加载基础模型的提示信息。
   • 使用 peft.PeftModel.from_pretrained 方法加载适配器，并将其应用于基础模型。
   • 设置 eval_model.requires_grad_(False) 来禁用模型参数的梯度计算

5. 完成加载:

   • 打印 "Done." 表示模型和适配器已成功加载。

代码链接

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。
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