做外贸的网站哪些是最好的,贵阳建设网站,计算机网络学什么内容,网易做的什么网站大模型微调实战之强化学习 贝尔曼方程及价值函数#xff08;五#xff09;
现在#xff0c; 看一下状态-动作值函数的示意图#xff1a; 这个图表示假设首先采取一些行动(a)。因此#xff0c;由于动作#xff08;a#xff09;#xff0c;代理可能会被环境转换到这些状…大模型微调实战之强化学习 贝尔曼方程及价值函数五
现在 看一下状态-动作值函数的示意图 这个图表示假设首先采取一些行动(a)。因此由于动作a代理可能会被环境转换到这些状态中的任何一个。因此提出一个的问题采取行动a有多好
再次对两个状态的状态值进行平均并添加立即奖励该奖励告诉大家采取特定操作 (a) 有多好。这定义了 q π(s,a)。
从数学上来说 可以将其定义如下其中 P 是转移概率 现在 将这些 图拼接在一起来定义状态值函数 V π(s) 从上图中如果 代理处于某些状态并且从该状态假设 代理可以采取两个操作因为环境可能会将 代理带到任何状态。请注意 代理在状态s中可能采取的行动的概率由 策略加权并且在采取该行动后 落在任何状态s’的概率由环境加权。
现在 的问题是在采取一些行动并登陆另一个状态并遵循策略 π之后处于一个或多个状态有多好
将用 策略加权的一些转移概率P来平均后继状态 s’ 的值。
从数学上来说 可以将其定义如下 状态动作值函数 q π(s,a)执行相同的操作
与在状态值函数中所做的非常相似只是它是相反的 表示 代理采取一些行动a因为环境可能使 处于任何状态s然后从在这种状态下 可以选择采取任何行动a’并根据策略概率π进行加权。再次 将它们平均在一起这让 知道始终遵循特定策略 π 采取特定行动有多好。
从数学上来说这可以表示为 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 1DiT (Diffusion Transformer)架构详解 2DiT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。 4DiT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。 5Conditional 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 1Sora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。 3Spacetime latent patches详解探讨其在视频压缩和生成中的关键角色。 4Sora 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。 5Sora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。 6Sora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。
