Generative AI原理本质、技术内核及工程实践之基于Vertex AI的大模型 （二）Generative AI on Vertex AI 概览

2024-06-12 18:52
文章标签 ai 技术 实践 模型 原理 工程 概览 内核 本质 generative vertex

本文主要是介绍Generative AI原理本质、技术内核及工程实践之基于Vertex AI的大模型 （二）Generative AI on Vertex AI 概览，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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Generative AI原理本质、技术内核及工程实践之基于Vertex AI的大模型 （一）Vertex AI 简介
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Generative AI原理本质、技术内核及工程实践之基于Vertex AI的大模型 （二）Generative AI on Vertex AI 概览

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提示

生成式 AI 工作流通常从提示开始。提示是发送到生成式 AI 模型以引出回答的请求。根据模型的不同，提示可以包含文本、图片、视频、音频、文档和其他模态，甚至包含多模态（多模态提示）。

创建提示以从模型获取所需回答的做法称为提示设计。 虽然提示设计是一个试验和试错过程，但您可以利用提示设计原则和策略来智能调整模型，使其行为符合预期。Vertex AI Studio 提供提示管理工具，可帮助您管理提示。

基础模型

提示会发送到生成式 AI 模型以生成回答。 Vertex AI 具有可通过托管 API 访问的各种生成式 AI 基础模型，包括：

  • Gemini API：高级推理、多轮聊天、代码生成和多模态提示。
  • Imagen API：图片生成、图片修改和视觉标注。
  • MedLM：医学问题回答和摘要。（非公开正式版）
    这些模型的大小、模态和费用各有不同。您可以在 Model Garden 中探索 Google 模型，以及 Google 合作伙伴提供的开放模型和其他模型。

模型自定义

您可以自定义 Google 基础模型的默认行为，以便在不使用复杂提示的情况下始终生成所需的结果。此自定义过程称为模型调优。模型调优可让您简化提示，从而帮助您降低请求的费用并缩短延迟时间。

Vertex AI 还提供模型评估工具，可帮助您评估经过调优的模型的性能。在经过调优的模型可用于生产后，您可以像在标准 MLOps 工作流中一样将其部署到端点并监控性能。

请求增强

增强
Vertex AI 提供多种请求增强方法，可让模型访问外部 API 和实时信息。

  • 建立依据：将模型回答连接到真实来源（例如您自己的数据或网页搜索），有助于减少幻觉。
  • RAG：将模型连接到外部知识源（例如文档和数据库），以生成更准确的且信息丰富的回答。
  • 函数调用：让模型与外部 API 交互，以获取实时信息并执行实际任务。

引用检查

生成响应后，Vertex AI 会检查响应中是否需要包含引用。如果响应中有大量文本来自特定来源，则该来源会添加到响应中的引用元数据。

Responsible AI 和安全

Responsible AI 和安全
在返回提示和响应之前要经过的一层检查是安全过滤器。Vertex AI 会检查提示和回答，以了解提示或回答属于安全类别的程度。如果一个或多个类别超过阈值，则响应会被阻止，Vertex AI 将返回后备响应。

响应

如果提示和响应通过了安全过滤器检查，则系统会返回响应。通常，系统会一次性返回所有回答。但是，您也可以通过启用流式传输来逐步接收生成的响应。

生成式 AI API 和模型

Vertex AI 中提供的生成式 AI 模型（也称为基础模型）按其设计生成的内容类型进行分类。这些内容包括文本、聊天、图片、代码、视频、多模态数据和嵌入。每个模型都通过特定于您的 Google Cloud 项目的发布者端点公开，因此您无需部署基础模型，除非您需要针对特定应用场景进行调优。

Gemini API 产品

Vertex AI Gemini API 包含由 Google DeepMind 开发的 Gemini 模型的发布商端点。

  • Gemini 1.5 Pro（预览版）支持多模态提示。您可以在提示请求中添加文本、图片、音频、视频和 PDF 文件，并获取文本或代码回答。与 Gemini 1.0 Pro Vision 相比，Gemini 1.5 Pro（预览版）可以处理更大的图片集合、更大的文本文档和更长的视频。
  • Gemini 1.0 Pro 旨在处理自然语言任务、多轮文本和代码聊天以及代码生成。
  • Gemini 1.0 Pro Vision 支持多模态提示。您可以在提示请求中包含文本、图片、视频和 PDF，并获取文本或代码回答。

下表显示了 Gemini 模型之间的一些差异，可帮助您选择最适合自己的模型：
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PaLM API 产品

Vertex AI PaLM API 包含发布商端点以用于 Google 的 Pathways 语言模型 2 (PaLM 2)，该模型是大语言模型 (LLM)，可生成文本和代码来回复自然环境语言提示。

  • 用于文本的 PaLM API 针对分类、汇总和实体提取等语言任务进行了微调。
  • 用于聊天的 PaLM API 针对多轮聊天进行了微调，模型可以在聊天中跟踪之前的消息，并将其用作生成新回复的上下文。

其他生成式 AI 产品

  • 文本嵌入为输入文本生成向量嵌入。您可以将嵌入用于语义搜索、推荐、分类和离群值检测等任务。

  • 多模态嵌入根据图片和文本输入生成向量嵌入。这些嵌入稍后可用于其他后续任务，例如图片分类或内容推荐。

  • Imagen 是 文本转图片基础模型，可让您大规模生成和自定义工作室级图片。

  • 合作伙伴模型是由 Google 合作伙伴公司开发的一系列精选生成式 AI 模型。这些生成式 AI 模型以托管式 API 的形式提供。例如，Anthropic 以 Vertex AI 上的服务形式提供其 Claude 模型。

  • 可以在 Vertex AI 或其他平台上部署开放模型（如 Llama）。

  • MedLM 是面向医疗保健行业微调的一系列基础模型。

认证和安全控制

Vertex AI 支持 CMEK、VPC Service Controls、数据驻留和 Access Transparency。生成式 AI 功能有一些限制。如需了解详情，请参阅生成式 AI 安全控制。

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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http://www.chinasem.cn/article/1055052。

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