本文主要是介绍Llama模型家族之拒绝抽样(Rejection Sampling)（九） 强化学习之Rejection Sampling，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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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。
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