【Llama-3】从SFT到RLHF训练，易如反掌_sft 練手項目-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/text202202/article/details/144231221

基于Llama-3-8B预训练模型全参SFT微调

中文问答轻松秒了ruozhiba

经过DPO/PPO强化学习训练

便可胜任代码生成/中英文安全对话

Llama-3-8B-PPO 代码生成:

Llama-3-8B-PPO 中文问答实例:

本效果为课程的实操实际结果可复现 ，更多课程内容详情如下：

一、课程概况

课程内容：直播 + 往期录播 + 手撕级Notebook + 非调包源码 + 算法图解 + 课程PPT
课程项目：垂域大模型实操 + DeepSpeed多卡SFT、RM、RLHF、DPO训练
进阶专题：手撕LLaMA、 手撕RL、手撕RLHF PPO(Notebook)、LLM加速、LLM分布式训练、
入门要求：Pytorch+神经网络或深度学习基础
授课形式：每周2章节直播，5周上完前10章节
价格：私聊单独咨询
实操效果：本课程代码仓库MA-RLHF，实战多卡训练; 已全线支持Llama-3-8B SFT全参微调 ，LoRA微调DPO、RM、PPO；支持低成本百元 8B DPO训练；支持70B模型SFT/DPO训练

二、课程目录

详细目录：第9/10章节-RL/RLHF

第11章节-LLM加速（以长文档形式授课）

第12章节-LLM分布式训练（以长文档形式授课）

三、课程内容详情

3.1 课程直播+录播

已成功开展 7 期【手撕LLM+RLHF】课程，目前9期可约
在线直播授课、随讲随答，即刻解疑瞬间秒懂, 直播课程会进行录制，便于课后随时学习。

3.2 课件PPT

每章均有完整PPT，图解复杂公式、代码实现细节， 1比1复现原论文
完整构建LLM知识体系，拒绝知识碎片化

3.3 源码工程+Notebook

pytorch工程，代码精简，全部调试可运行，CPU都能Run的代码
复杂代码Notebook随手debug，不惧手撕代码
非调包级工程、坚持逐行代码剖析算法原理，从代码视角，解密复杂的公式原理。

手撕RLHF PPO代码-Pytorch实现, 不依赖RL库

LLM中的RLHF-PPO算法复杂,
逐行手撕LLM中的PPO算法, 主要通过Pytorch实现。

包含4个模型：Ref/Actor/Critic/Reward、PPO采样及训练流程、Loss计算Actor Loss+Critic
Loss+Entropy、reward+KL散度…

3.4 实操项目

实操项目1 ：垂域LLM微调Notebook

1个月从0搭建LLM，覆盖LLaMA-LoRA-Pretrained-sft-RM-RLHF

实操项目2 ：DeepSpeed + RLHF + DPO + PPO 代码仓库

DeepSpeed多卡RLHF-PPO训练实操

Llama-3-8B 全流程实操训练效果

基于Llama-3-8B 预训练模型，混合中英alpaca和ruozhiba数据; 全参微调SFT，轻松回复ruozhiba问题

QLoRA高效微调DPO、Reward Model和PPO

低成本即可 run 出项目效果

课程Llama-3-8B PPO 训练模型效果

项目新增70B SFT/DPO 训练方案

LLaMA-2-7B SFT/DPO/PPO 训练效果

本课程提供的代码仓库，DPO 安全对齐效果

****4x3090(24GB) DPO训练成本低至百元

PPO训练效果

四、LLM社群 & 教学成果

4.1 内部LLM社群

部分学员就职 Meta、google、微软、亚马逊、高通、阿里、百度等海内外大厂
超50%成员来自海外名校，北美 PhD 居多
部分学员本身从事 LLM 相关岗位，有的本身就在各大厂做 LLM 相关的负责人，手上也有HC，能直接触到一线的机会

4.2 部分教学成果

1️⃣：社科女PhD凭借RLHF成功拿到国内多家高校副教授教职

2️⃣：北美同学拿下顶尖实验室合作机会

3️⃣：复旦应届生物信息硕士拿下LLM工作

4️⃣：资深NLP工程师成功收获大模型远程工作机会

5️⃣：北美PhD凭借课程学习成功抓住公司内部大模型业务负责人机会

6️⃣：TOP2硕暂已3个LLM核心岗位谈薪中

7️⃣：互联网大厂进入最后hr面

8️⃣：北美本硕收获 3 offer

9️⃣：明星startup入职，医疗业务

（注：不提供算力，本课程所提供项目可在多卡环境一键运行，能低成本run出大模型项目）

如何系统的去学习大模型LLM ？

作为一名热心肠的互联网老兵，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。

但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料
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一、全套AGI大模型学习路线

AI大模型时代的学习之旅：从基础到前沿，掌握人工智能的核心技能！

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。
那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

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四、AI大模型商业化落地方案

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
  - L1.4.1 知识大模型
  - L1.4.2 生产大模型
  - L1.4.3 模型工程方法论
  - L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
  - L2.1.1 OpenAI API接口
  - L2.1.2 Python接口接入
  - L2.1.3 BOT工具类框架
  - L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
  - L2.2.1 什么是Prompt
  - L2.2.2 Prompt框架应用现状
  - L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
  - L2.2.4 Prompt框架与Thought
  - L2.2.5 Prompt框架与提示词
- L2.3 流水线工程
  - L2.3.1 流水线工程的概念
  - L2.3.2 流水线工程的优点
  - L2.3.3 流水线工程的应用
- L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
内容：
- L3.1 Agent模型框架
  - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
  - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
  - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
- L3.2 MetaGPT
  - L3.2.1 MetaGPT的基本概念
  - L3.2.2 MetaGPT的工作原理
  - L3.2.3 MetaGPT的应用场景
- L3.3 ChatGLM
  - L3.3.1 ChatGLM的特点
  - L3.3.2 ChatGLM的开发环境
  - L3.3.3 ChatGLM的使用示例
- L3.4 LLAMA
  - L3.4.1 LLAMA的特点
  - L3.4.2 LLAMA的开发环境
  - L3.4.3 LLAMA的使用示例
- L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
内容：
- L4.1 模型私有化部署概述
- L4.2 模型私有化部署的关键技术
- L4.3 模型私有化部署的实施步骤
- L4.4 模型私有化部署的应用场景

学习计划：

阶段1 ：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
阶段2 ：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
阶段3 ：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
阶段4 ：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。

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