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pyreft-main\pyreft\interventions.py

 import torch
from collections import OrderedDictfrom pyvene import (ConstantSourceIntervention,SourcelessIntervention,TrainableIntervention,DistributedRepresentationIntervention,
)
from transformers.activations import ACT2FNclass LowRankRotateLayer(torch.nn.Module):"""A linear transformation with orthogonal initialization."""def __init__(self, n, m, init_orth=True):super().__init__()# n > mself.weight = torch.nn.Parameter(torch.empty(n, m), requires_grad=True)if init_orth:torch.nn.init.orthogonal_(self.weight)def forward(self, x):return torch.matmul(x.to(self.weight.dtype), self.weight)class LoreftIntervention(SourcelessIntervention,TrainableIntervention, DistributedRepresentationIntervention
):"""LoReFT(h) = h + R^T(Wh + b − Rh)"""def __init__(self, **kwargs):super().__init__(**kwargs, keep_last_dim=True)rotate_layer = LowRankRotateLayer(self.embed_dim, kwargs["low_rank_dimension"], init_orth=True)self.rotate_layer = torch.nn.utils.parametrizations.orthogonal(rotate_layer, orthogonal_map='householder')self.learned_source = torch.nn.Linear(self.embed_dim, kwargs["low_rank_dimension"]).to(kwargs["dtype"] if "dtype" in kwargs else torch.bfloat16)self.dropout = torch.nn.Dropout(kwargs["dropout"] if "dropout" in kwargs else 0.0)self.act_fn = ACT2FN["linear"] if "act_fn" not in kwargs or kwargs["act_fn"] is None else ACT2FN[kwargs["act_fn"]]def forward(self, base, source=None, subspaces=None):rotated_base = self.rotate_layer(base)output = base + torch.matmul((self.act_fn(self.learned_source(base)) - rotated_base), self.rotate_layer.weight.T)return self.dropout(output.to(base.dtype))def state_dict(self, *args, **kwargs):"""Overwrite for data-efficiency."""state_dict = OrderedDict()for k, v in self.learned_source.state_dict().items():state_dict[k] = vstate_dict["rotate_layer"] = self.rotate_layer.weight.datareturn state_dictdef load_state_dict(self, state_dict, *args, **kwargs):"""Overwrite for data-efficiency."""self.learned_source.load_state_dict(state_dict, strict=False)overload_w = state_dict["rotate_layer"]overload_w_width = overload_w.shape[-1]self.rotate_layer.parametrizations.weight[0].base[:,:overload_w_width] = overload_wreturnclass NoreftIntervention(SourcelessIntervention,TrainableIntervention, DistributedRepresentationIntervention
):"""NoReFT(h) = h + W2^T(W1h + b − W2h)"""def __init__(self, **kwargs):super().__init__(**kwargs, keep_last_dim=True)self.proj_layer = torch.nn.Linear(self.embed_dim, kwargs["low_rank_dimension"], bias=kwargs["add_bias"]).to(kwargs["dtype"] if "dtype" in kwargs else torch.bfloat16)self.learned_source = torch.nn.Linear(self.embed_dim, kwargs["low_rank_dimension"]).to(kwargs["dtype"] if "dtype" in kwargs else torch.bfloat16)self.dropout = torch.nn.Dropout(kwargs["dropout"] if "dropout" in kwargs else 0.0)self.act_fn = ACT2FN["linear"] if "act_fn" not in kwargs or kwargs["act_fn"] is None else ACT2FN[kwargs["act_fn"]]def forward(self, base, source=None, subspaces=None):proj_base = self.proj_layer(base)output = base + torch.matmul((self.act_fn(self.learned_source(base)) - proj_base), self.proj_layer.weight)return self.dropout(output.to(base.dtype))class ConsreftIntervention(SourcelessIntervention,TrainableIntervention, DistributedRepresentationIntervention
):"""ConsReFT(h) = h + R^T(b − Rh)"""def __init__(self, **kwargs):super().__init__(**kwargs, keep_last_dim=True)rotate_layer = LowRankRotateLayer(self.embed_dim, kwargs["low_rank_dimension"], init_orth=True)self.rotate_layer = torch.nn.utils.parametrizations.orthogonal(rotate_layer, orthogonal_map='householder')self.learned_source = torch.nn.Parameter(torch.rand(kwargs["low_rank_dimension"]), requires_grad=True)def forward(self, base, source=None, subspaces=None):rotated_base = self.rotate_layer(base)output = base + torch.matmul((self.learned_source - rotated_base), self.rotate_layer.weight.T)return output.to(base.dtype)class LobireftIntervention(SourcelessIntervention,TrainableIntervention, DistributedRepresentationIntervention
):"""LobiReFT(h) = h + R^T(b)"""def __init__(self, **kwargs):super().__init__(**kwargs, keep_last_dim=True)rotate_layer = LowRankRotateLayer(self.embed_dim, kwargs["low_rank_dimension"], init_orth=True)self.rotate_layer = torch.nn.utils.parametrizations.orthogonal(rotate_layer, orthogonal_map='householder')self.learned_source = torch.nn.Parameter(torch.rand(kwargs["low_rank_dimension"]), requires_grad=True)self.dropout = torch.nn.Dropout(kwargs["dropout"] if "dropout" in kwargs else 0.0)def forward(self, base, source=None, subspaces=None):output = base + torch.matmul(self.learned_source, self.rotate_layer.weight.T)return self.dropout(output.to(base.dtype))class DireftIntervention(SourcelessIntervention,TrainableIntervention, DistributedRepresentationIntervention
):"""DiReFT(h) = h + R^T(Wh + b)"""def __init__(self, **kwargs):super().__init__(**kwargs, keep_last_dim=True)rotate_layer = LowRankRotateLayer(self.embed_dim, kwargs["low_rank_dimension"], init_orth=True)self.rotate_layer = torch.nn.utils.parametrizations.orthogonal(rotate_layer, orthogonal_map='householder')self.learned_source = torch.nn.Linear(self.embed_dim, kwargs["low_rank_dimension"]).to(kwargs["dtype"] if "dtype" in kwargs else torch.bfloat16)self.dropout = torch.nn.Dropout(kwargs["dropout"] if "dropout" in kwargs else 0.0)self.act_fn = ACT2FN["linear"] if "act_fn" not in kwargs or kwargs["act_fn"] is None else ACT2FN[kwargs["act_fn"]]def forward(self, base, source=None, subspaces=None):cast_base = base.to(self.learned_source.weight.dtype)output = base + torch.matmul((self.act_fn(self.learned_source(cast_base))).to(self.rotate_layer.weight.dtype), self.rotate_layer.weight.T)return self.dropout(output.to(base.dtype))class NodireftIntervention(SourcelessIntervention,TrainableIntervention, DistributedRepresentationIntervention
):"""NodiReFT(h) = h + W2^T(W1h + b)"""def __init__(self, **kwargs):super().__init__(**kwargs, keep_last_dim=True)self.proj_layer = torch.nn.Linear(self.embed_dim, kwargs["low_rank_dimension"], bias=kwargs["add_bias"]).to(kwargs["dtype"] if "dtype" in kwargs else torch.bfloat16)self.learned_source = torch.nn.Linear(self.embed_dim, kwargs["low_rank_dimension"]).to(kwargs["dtype"] if "dtype" in kwargs else torch.bfloat16)self.dropout = torch.nn.Dropout(kwargs["dropout"] if "dropout" in kwargs else 0.0)self.act_fn = ACT2FN["linear"] if "act_fn" not in kwargs or kwargs["act_fn"] is None else ACT2FN[kwargs["act_fn"]]def forward(self, base, source=None, subspaces=None):output = base + torch.matmul(self.act_fn(self.learned_source(base)), self.proj_layer.weight)return self.dropout(output.to(base.dtype))

这段代码定义了一系列基于PyTorch框架的神经网络干预层(Intervention Layers),用于对嵌入向量进行变换 :

1. 导入模块

  • torch:PyTorch库,用于构建和操作张量以及构建神经网络。
  • OrderedDict:有序字典,用于保存状态字典时保持键的顺序。
  • pyvene:提供了不同类型的干预层基类。
  • ACT2FN:一个映射,将激活函数的名称映射到其对应的函数实现。
    在这里插入图片描述

2. LowRankRotateLayer

  • 这个类实现了一个线性变换层,其权重矩阵通过正交初始化来保证数值稳定性。
    • __init__:构造函数,接受输入维度n和输出维度m(要求n > m),并可选择是否进行正交初始化。
    • forward:前向传播函数,使用矩阵乘法对输入x进行变换。

3. LoreftIntervention

  • 继承自SourcelessInterventionTrainableInterventionDistributedRepresentationIntervention,实现了LoReFT干预层。
    • __init__:构造函数,初始化一个低秩旋转层、一个可学习的源向量层、dropout层和激活函数。
    • forward:实现了LoReFT变换,通过旋转层和可学习的源向量层对基础嵌入base进行变换。
    • state_dictload_state_dict:重写这两个方法以优化数据效率,确保在保存和加载模型状态时只保存必要的参数。
      在这里插入图片描述
  • 公式 ( h + R^T(Wh + b - Rh) ) 描述了一种向量变换
  1. ( h ):这是原始的输入向量,是嵌入表示向量。

  2. ( R ):这是一个低秩矩阵,用于在变换中引入低维结构。"低秩"意味着矩阵 ( R ) 的列向量或行向量是线性相关的,这有助于减少模型的参数数量并提高计算效率。

  3. ( W ):这是一个权重矩阵,用于对输入向量 ( h ) 进行线性变换。在神经网络中,( W ) 通常是可学习的参数。

  4. ( b ):这是一个偏置项,用于为变换添加一个常数。

  5. ( R^T ):这是矩阵 ( R ) 的转置。在矩阵乘法中,转置操作会影响结果向量的方向。

  6. ( Wh ):表示权重矩阵 ( W ) 与输入向量 ( h ) 的乘积,这是对输入向量的一个线性变换。

  7. ( - Rh ):表示矩阵 ( R ) 与输入向量 ( h ) 的乘积,然后取负号。这表示从 ( Wh ) 中减去 ( Rh ) 的影响,是为了减少某些类型的偏差或进行正则化。

  8. ( R^T(Wh + b - Rh) ):这部分是整个变换的核心。首先,对 ( h ) 进行线性变换 ( Wh ),然后加上偏置 ( b ),再减去 ( Rh )。 将整个结果乘以 ( R ) 的转置,得到一个新的向量。

  9. ( h + R^T(Wh + b - Rh) ):最终,原始向量 ( h ) 与通过 ( R^T ) 变换后的结果相加,得到最终的输出向量。这种结构允许模型在保留原始信息的同时,对嵌入表示进行调整,以更好地适应特定的任务或数据集。

4. NoreftIntervention

  • 类似于LoreftIntervention,但使用的是正交投影层而不是旋转层,实现了NoReFT干预层。

5. ConsreftIntervention

  • 使用常数源向量和旋转层实现ConsReFT 干预层。

6. LobirefIntervention

  • 使用单个参数化的源向量和旋转层的转置实现LobiReFT 干预层。

7. DireftIntervention

  • 类似于LoreftIntervention,但源向量是通过线性层得到的,并且使用了激活函数,实现DiReFT 干预层。

8. NodireftIntervention

  • 类似于NoreftIntervention,但源向量是通过线性层得到的,并且使用了激活函数,实现NodiReFT 干预层。

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
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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。
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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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在现代视频监控和实时视频流媒体应用中,实时流协议(RTSP)服务器扮演着至关重要的角色。无论是家庭安防系统、企业级监控还是流媒体服务,RTSP服务器都能提供高效、稳定的解决方案。然而,对于许多初学者或开发者来说&…

数学建模笔记

数学建模 定义角度 数学模型是针对参照某种事物系统的特征或数量依存关系,采用数学语言,概括地或近似地表述出的一种数学结构,这种数学结构是借助于数学符号刻画出来的某种系统的纯关系结构。从广义理解,数学模型包括数学中的各…

高考分数查询结果自动推送至微信(卷II)

祝各位端午节安康!只要心中无结,每天都是节,开心最重要! 在上一篇文章高考分数查询结果自动推送至微信(卷Ⅰ)-CSDN博客中谈了思路,今天具体实现。文中将敏感信息已做处理,读者根据自…

【大学物理】波动光学:光的衍射

23.2 单缝的夫琅禾费衍射_哔哩哔哩_bilibili 1 光的衍射和惠更斯-菲涅尔原理 干涉vs衍射:干涉研究的是两个分立的子光源,衍射研究的是连续的子光源。 两位科学家用分解的思想,一个解决了方向一个解决了光强。 2 单缝的夫琅禾费衍射 夫琅禾…

【SpringBoot + Vue 尚庭公寓实战】项目初始化准备(二)

【尚庭公寓SpringBoot Vue 项目实战】项目初始化准备(二) 文章目录 【尚庭公寓SpringBoot Vue 项目实战】项目初始化准备(二)1、导入数据库2、创建工程3、项目初始配置3.1、SpringBoot依赖配置3.2、创建application.yml文件3.3、…

基于Java+SpringBoot制作一个景区导览小程序

基于Java+SpringBoot制作一个景区导览小程序。其中系统前端功能包括注册登录、景区采风、旅游导览、地图导航、发布采风、门票预订、修改个人信息;系统后台功能包括用户管理、景区管理、采风管理等模块。 摘要一、小程序1. 创建小程序2. 首页3. 景区采风页4. 旅游导览页5. 发布…

vmware-17虚拟机安装教程,安装linux centos系统

下载VMware 1.进入VMware官网:https://www.vmware.com/sg/products/workstation-pro.html 2.向下翻找到,如下界面并点击“现在安装” 因官网更新页面出现误差,现提供vmware17安装包网盘链接如下: 链接:https://pan.b…

Ubuntu22.04 下 pybind11 搭建,示例

Pybind11 是一个轻量级的库,用于在 C 中创建 Python 绑定。Ubuntu22下安装pybind11步骤如下: 1. 安装 pybind11 1.1 pip 命令安装 pip3 install pybind11 1.2 源代码安装 安装依赖库: sudo pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.e…

人工智能和物联网如何结合

欢迎来到 Papicatch的博客 目录 ​ 🍉引言 🍉AI与IoT的结合方式 🍈数据处理和分析 🍍实例 🍈边缘计算 🍍实例 🍈自动化和自主操作 🍍实例 🍈安全和隐私保护 &…

Qt窗口与对话框

目录 Qt窗口 1.菜单栏 2.工具栏 3.状态栏 4.滑动窗口 QT对话框 1.基础对话框QDiaog 创建新的ui文件 模态对话框与非模态对话框 2.消息对话框 QMessageBox 3.QColorDialog 4.QFileDialog文件对话框 5.QFontDialog 6.QInputDialog Qt窗口 前言:之前以上…