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Normalizing flow（标准化流）是一类对概率分布进行建模的工具，它能完成简单的概率分布（例如高斯分布）和任意复杂分布之间的相互转换，经常被用于 data generation、density estimation、inpainting 等任务中，例如 Stability AI 提出的 Stable Diffusion 3 中用到的 rectified flow 就是 normalizing flow 的变体之一。 为了便于理解，在正式开始介绍之前先简要说明一下 normalizing flow 的做法。如上图所示， 为了将一个高斯分布 \(z_0\) 转换为一个复杂的分布 \(z_K\) ，normalizing flow 会对初始的分布 \(z_0\) 进行多次可逆的变换，将其逐渐转换为 \(z_K\) 。由于每一次变换都是可逆的，从 \(z_K\) 出发也能得到高斯分布 \(z_0\) 。这样，我们就实现了复杂分布与高斯分布之间的互相转换，从而能从简单的高斯分布建立任意复杂分布。 对 diffusion models 比较熟悉的读者可能已经发现了，这个过程和...

1-Rectified Flow 可以认为是 flow matching的ot最优传输形式 Rectified Flow目的是将多对多无约束映射 转变成 一对一有约束映射。 ode会保证路径是“因果”的，也就是避免相交的情况 2-Rectified Flow或者叫Reflow 核心的实际上是加噪过程的样本交点数目降低，交点处模型无法精确学习向量场，交点数少了，模型在每个点预测都更准了，加噪过程是直线，所以能更少步数走到起点(但整体采样过程不是直线) 原本随机采样的DDPM模型中，也隐含了一个确定性的采样过程DDIM，它的连续极限也是一个ODE 。 细想上述过程， 可以发现不管是“DDPM→DDIM”还是“SDE→ODE”，都是从随机采样模型过渡到确定性模型，而如果我们一开始的目标就是ODE，那么该过程未免显得有点“迂回”了 。在本文中，笔者尝试给出ODE扩散模型的直接推导，并揭示了它与雅可比行列式、热传导方程等内容的联系。 Rectified Flow 理论推导 微分方程...

Stanford Alpaca 结合英文语料通过Self Instruct方式微调LLaMA 7B Stanford Alpaca简介 2023年3月中旬，斯坦福的Rohan Taori等人发布Alpaca(中文名：羊驼)：号称只花100美元，人人都可微调Meta家70亿参数的LLaMA大模型(即LLaMA 7B)， 具体做法是通过52k指令数据，然后在8个80GB A100上训练3个小时，使得Alpaca版的LLaMA 7B在单纯对话上的性能比肩GPT-3.5(text-davinci-003) ，这便是指令调优LLaMA的意义所在 论文《Alpaca: A Strong Open-Source Instruction-Following Model》 GitHub地址： https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca 数据地址 (即斯坦福团队微调LLaMA 7B所用的52K英文指令数据)： raw.githubusercontent.com/tatsu-lab/stanford_alpaca/main/alpaca_data.json...

Adapter tuning Adapter Tuning试图在Transformer Layer的Self-Attetion+FFN之后插入一个先降维再升维的MLP（以及一层残差和LayerNormalization）来学习模型微调的知识。 在预训练模型每一层(或某些层)中添加Adapter模块(如上图左侧结构所示)，微调时冻结预训练模型主体，由Adapter模块学习特定下游任务的知识。每个Adapter模块由两个前馈子层组成，第一个前馈子层将Transformer块的输出作为输入，将原始输入维度 \(d\) 投影到 \(m\) ，通过控制 \(m\) 的大小来限制Adapter模块的参数量，通常情况下 \(m\ll d\) 。在输出阶段，通过第二个前馈子层还原输入维度，将 \(m\) 重新投影到 \(d\)...

LLaMA 论文名称 ：LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models 论文地址： https://arxiv.org/pdf/2302.13971.pdf 代码链接： https://github.com/facebookresearch/llama 模型参数量级的积累，或者训练数据的增加，哪个对性能提升帮助更大？ 以 GPT-3 为代表的大语言模型 (Large language models, LLMs) 在海量文本集合上训练，展示出了惊人的涌现能力以及零样本迁移和少样本学习能力。GPT-3 把模型的量级缩放到了 175B，也使得后面的研究工作继续去放大语言模型的量级。大家好像有一个共识，就是： 模型参数量级的增加就会带来同样的性能提升。 但是事实确实如此吗？ 最近的 "Training Compute-Optimal Large Language Models" 这篇论文提出一种 缩放定律 (Scaling Law)： 训练大语言模型时，在计算成本达到最优情况下，模型大小和训练数据 (token)...

Flow Matching 其实是将 flow 的离散形式转换为连续形式（连续标准化流CNF），进而可以看成是一个ODE方程，实际求解的是这个ODE 求解的核心思路是：构建速度场通过数值积分求解位移，也就是通过预测速度场，从而转为ode求解 从概率路径的角度上来说，解是无穷多的，不同的方法本质上讲是在于构造尽可能简单、直接、易解的概率路径 通过不同的条件概率路径，可以构造出VP（score matching）、 VE（diffusion）、OT（1-rectified flow）等形式 实际的边缘概率分布路径并不是一条直线 ，我们是通过拟合条件速度场来逼近边缘速度场， 即使我们证明了对于参数 \(\theta\) 来说优化目标是等价的，但终究还是有一些gap Flow-based Models Normalizing Flow Normalizing Flow 是一种基于 变换 对概率分布进行建模的模型，其通过一系列 离散且可逆的变换 实现任意分布与先验分布（例如标准高斯分布）之间的相互转换。在 Normalizing Flow...

SD模型原理 SD是CompVis、Stability AI和LAION等公司研发的一个文生图模型，它的模型和代码是开源的，而且训练数据LAION-5B也是开源的。SD在开源90天github仓库就收获了 33K的stars ，可见这个模型是多受欢迎。 SD是一个 基于latent的扩散模型 ，它在UNet中引入text condition来实现基于文本生成图像。SD的核心来源于 Latent Diffusion 这个工作，常规的扩散模型是基于pixel的生成模型，而Latent Diffusion是基于latent的生成模型，它先采用一个autoencoder将图像压缩到latent空间，然后用扩散模型来生成图像的latents，最后送入autoencoder的decoder模块就可以得到生成的图像。 基于latent的扩散模型的优势在于计算效率更高效，因为图像的latent空间要比图像pixel空间要小，这也是SD的核心优势...

背景 RLHF 通常包括三个阶段： 有监督微调（SFT） RLHF首先通过在高质量数据上进行监督学习来微调预训练的语言模型，得到模型 \(\pi_{SFT}\) 。 奖励建模阶段 （Reward Model） 在第二阶段，SFT模型根据提示 \(x\) 生成答案对 \((y_1, y_2) \sim \pi_{SFT}(y|x)\) 。这些答案对呈现给人类标注者，他们表达对一个答案的偏好，表示为 \(y_w \succ y_l|x\) ，其中 \(y_w\) 和 \(y_l\) 分别表示在 \((y_1, y_2)\) 中更受偏好和不受偏好的答案。 这些偏好被假定由某个潜在的奖励模型 \(r^*(y, x)\) 生成，我们无法直接访问该模型。一种流行的建模偏好的方法是Bradley-Terry（BT）模型，该模型规定人类偏好分布 \(p^*\) 可以写为： \[p^*(y_1 \succ y_2|x) = \frac{\exp(r^*(x, y_1))}{\exp(r^*(x, y_1)) + \exp(r^*(x, y_2))} \] 假设我们有一个从 \(p^*\)...

简介 24年12月,研究团队开发了 DeepSeek-V3，这是一个基于 MoE 架构的大模型，总参数量达到 671B，其中每个 token 会激活 37B 个参数。 基于提升性能和降低成本的双重目标，在架构设计方面，DeepSeek-V3 采用了 MLA 来确保推理效率，并使用 DeepSeekMoE 来实现经济高效的训练。这两种架构在 DeepSeek-V2 中已经得到验证，证实了它们能够在保持模型性能的同时实现高效的训练和推理。 除了延续这些基础架构外，研究团队还引入了两项创新策略来进一步提升模型性能。 首先，DeepSeek-V3 首创了 无辅助损失的负载均衡 策略(auxiliary-loss-free strategy for load balancing)，有效降低了负载均衡对模型性能的负面影响。另外，DeepSeek-V3 采用了 多 token 预测训练目标， 这种方法在评估基准测试中展现出了显著的性能提升。 为了提高训练效率，该研究采用了 FP8 混合精度训练技术...

简介 后训练（post-training）已成为完整训练流程中的重要组成部分。相比于预训练，后训练需要的计算资源相对较少，但能够： 提高推理任务的准确性 使模型与社会价值观保持一致 适应用户偏好 OpenAI 的 o1 系列模型首次引入了通过增加思维链（Chain-of-Thought）推理过程长度来实现推理时间，扩展这种方法在数学、编程和科学推理等各种推理任务上取得了显著改进 研究界已探索多种方法来提高模型的推理能力：比如 基于过程的奖励模型 （Process-based Reward Models） 强化学习 （Reinforcement Learning）, 代表工作：InstructGPT， 以及 搜索算法（ 蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search）、束搜索（Beam Search））。然而，这些方法尚未达到与 OpenAI o1 系列模型相当的通用推理性能。 DeepSeek-R1-Zero 本文首先探索使用纯强化学习（RL）来提高语言模型的推理能力，重点关注： 探索 LLM 在没有任何监督数据的情况下，通过纯 RL 过程的自我进化来发展推理能力...

https://www.deepseek.com/ DeepSeek LLM 代码地址： https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-LLM 背景 量化巨头幻方探索AGI（通用人工智能）新组织“深度求索”在成立半年后，发布的第一代大模型，免费商用，完全开源。作为一家隐形的AI巨头，幻方拥有1万枚英伟达A100芯片，有手撸的HAI-LLM训练框架HAI-LLM：高效且轻量的大模型训练工具。 概述 DeepSeek LLMs，这是一系列在2万亿标记的英语和中文大型数据集上从头开始训练的开源模型 在本文中，深入解释了超参数选择、Scaling Laws以及做过的各种微调尝试。校准了先前工作中的Scaling Laws，并提出了新的最优模型/数据扩展-缩放分配策略。此外，还提出了一种方法，使用给定的计算预算来预测近似的batch-size和learning-rate。进一步得出结论，Scaling Laws与数据质量有关，这可能是不同工作中不同扩展行为的原因。在Scaling Laws的指导下，使用最佳超参数进行预训练，并进行全面评估。...

k1.5—CoT强化训练 概述 Kimi k1.5采用了一种简化而有效的强化学习框架，其核心在于长上下文扩展和改进的策略优化方法，而不依赖于更复杂的技术如蒙特卡洛树搜索、价值函数和过程奖励模型。 问题设定 给定训练数据集 \(D = \{(x_i, y^*_i)\}_{i=1}^n\) ，其中包含问题 \(x_i\) 和对应的真实答案 \(y^*_i\) ，目标是训练一个策略模型 \(\pi_\theta\) 来准确解决测试问题。在复杂推理场景中，思维链(CoT)方法提出使用一系列中间步骤 \(z = (z_1, z_2, ..., z_m)\) 来连接问题 \(x\) 和答案 \(y\) ，每个 \(z_i\) 是解决问题的重要中间步骤。 当解决问题 \(x\) 时，思维 \(z_t \sim \pi_\theta(\cdot|x, z_1, ..., z_{t-1})\) 被自回归采样，最终答案 \(y \sim \pi_\theta(\cdot|x, z_1, ..., z_m)\) 。 强化学习目标 基于真实答案 \(y^*\) ，分配一个值 \(r(x, y, y^*)...