LLM-RL-Visualized: Detaillierte Einführung in Lernmaterialien zu Algorithmen großer Sprachmodelle

Projektübersicht

LLM-RL-Visualized ist eine Open-Source-Lernressourcenbibliothek, die über 100 originale Schemata zu großen Sprachmodellen (LLMs) und Reinforcement Learning (RL) enthält. Es handelt sich um eine systematische, visuelle Lehrressource für Algorithmen großer Sprachmodelle, die ein vollständiges Wissenssystem von grundlegenden Konzepten bis hin zu fortgeschrittenen Anwendungen abdeckt.

Struktur der Kerninhalte

Kapitel 1: Grundlagen und technische Übersicht großer Sprachmodelle

• 1.1 Illustrierte Struktur großer Sprachmodelle
  • Gesamtübersicht der Struktur von Large Language Models (LLMs)
  • Eingabeschicht: Tokenisierung, Token-Mapping und Vektorgenerierung
  • Ausgabeschicht: Logits, Wahrscheinlichkeitsverteilung und Dekodierung
  • Multimodale Sprachmodelle (MLLM) und Visuelle Sprachmodelle (VLM)
• 1.2 Gesamtübersicht des Trainings großer Sprachmodelle
• 1.3 Scaling Law (Die vier Skalierungsgesetze der Leistung)

Kapitel 2: SFT (Supervised Fine-Tuning)

• 2.1 Illustrierte Übersicht verschiedener Fine-Tuning-Techniken
  • Full Parameter Fine-Tuning, Partial Parameter Fine-Tuning
  • LoRA (Low-Rank Adaptation Fine-Tuning) – Mit wenig Aufwand viel erreichen
  • LoRA-Derivate: QLoRA, AdaLoRA, PiSSA usw.
  • Prompt-basiertes Fine-Tuning: Prefix-Tuning, Prompt Tuning usw.
  • Adapter Tuning
  • Vergleich und Auswahlhilfe für Fine-Tuning-Techniken
• 2.2 Detaillierte Analyse des SFT-Prinzips
  • SFT-Daten und ChatML-Formatierung
  • Logits und Token-Wahrscheinlichkeitsberechnung
  • Illustrierte Darstellung von SFT-Labels und Loss
  • Log-Wahrscheinlichkeiten (LogProbs) und LogSoftmax
• 2.3 Sammlung und Verarbeitung von Anweisungen
• 2.4 Praxisleitfaden für SFT

Kapitel 3: DPO (Direct Preference Optimization)

• 3.1 Kernkonzept von DPO
  • Implizites Belohnungsmodell
  • Loss und Optimierungsziel
• 3.2 Erstellung von Präferenzdatensätzen
• 3.3 Illustrierte Implementierung und Training von DPO
• 3.4 Praktische Erfahrungen mit DPO
• 3.5 Fortgeschrittene DPO-Konzepte

Kapitel 4: Trainingsfreie Techniken zur Effizienzoptimierung

• 4.1 Prompt Engineering
• 4.2 CoT (Chain-of-Thought)
  • Illustrierte Darstellung des CoT-Prinzips
  • Abgeleitete Methoden wie ToT, GoT, XoT usw.
• 4.3 Generationskontrolle und Dekodierungsstrategien
  • Greedy Search, Beam Search
  • Illustrierte Sampling-Methoden wie Top-K, Top-P usw.
• 4.4 RAG (Retrieval-Augmented Generation)
• 4.5 Funktions- und Tool-Aufrufe (Function Calling)

Kapitel 5: Grundlagen des Reinforcement Learning

• 5.1 Kernkonzepte des Reinforcement Learning
  • Grundlegende Architektur und Kernkonzepte des Reinforcement Learning
  • Markov-Entscheidungsprozesse (MDP)
  • Exploration und Exploitation, ε-Greedy-Strategie
  • On-policy, Off-policy
• 5.2 Wertfunktion, Belohnungsschätzung
• 5.3 Temporal Difference (TD)
• 5.4 Wertbasierte Algorithmen
• 5.5 Policy Gradient Algorithmen
• 5.6 Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL)
• 5.7 Imitation Learning (IL)
• 5.8 Fortgeschrittene Erweiterungen des Reinforcement Learning

Kapitel 6: Strategieoptimierungsalgorithmen

• 6.1 Actor-Critic-Architektur
• 6.2 Vorteilsfunktion und A2C
• 6.3 PPO und verwandte Algorithmen
  • Entwicklung des PPO-Algorithmus
  • TRPO (Trust Region Policy Optimization)
  • Importance Sampling
  • Detaillierte Erklärung von PPO-Clip
• 6.4 GRPO-Algorithmus
• 6.5 Deterministischer Policy Gradient (DPG)

Kapitel 7: RLHF und RLAIF

• 7.1 Übersicht über RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)
  • Reinforcement Learning Modellierung für Sprachmodelle
  • Trainingsbeispiele und Gesamtprozess von RLHF
• 7.2 Phase Eins: Illustriertes Design und Training des Belohnungsmodells
  • Struktur des Belohnungsmodells (Reward Model)
  • Eingaben und Belohnungspunkte des Belohnungsmodells
  • Analyse des Loss des Belohnungsmodells
• 7.3 Phase Zwei: PPO-Training mit mehreren interagierenden Modellen
  • Illustrierte Rollen der vier Modelle
  • Strategie-Einschränkung basierend auf KL-Divergenz
  • Kernimplementierung von RLHF basierend auf PPO
• 7.4 Praktische Tipps für RLHF
• 7.5 Reinforcement Learning basierend auf KI-Feedback

Kapitel 8: Optimierung der logischen Schlussfolgerungsfähigkeit

• 8.1 Übersicht über Techniken im Zusammenhang mit logischem Schlussfolgern (Reasoning)
• 8.2 Suche und Optimierung von Schlussfolgerungspfaden
  • MCTS (Monte Carlo Tree Search)
  • A*-Suche
  • BoN-Sampling und Destillation
• 8.3 Reinforcement Learning Training

Kapitel 9: Integrierte Praxis und Leistungsoptimierung

• 9.1 Gesamtübersicht der Praxis
• 9.2 Training und Bereitstellung
• 9.3 Training und lokale Bereitstellung von DeepSeek
• 9.4 Leistungsbewertung
• 9.5 Technologie-Roadmap zur Leistungsoptimierung großer Sprachmodelle

Ressourcenmerkmale

1. Visualisierte Lehre

• Über 100 originale Architekturdiagramme, die große Sprachmodelle und Reinforcement Learning systematisch erklären.
• Reich bebildert, jedes komplexe Konzept wird von sorgfältig gestalteten Schemata begleitet.
• Bietet Vektorgrafiken im SVG-Format, die unbegrenztes Zoomen unterstützen.

2. Verbindung von Theorie und Praxis

• Enthält nicht nur illustrierte theoretische Prinzipien, sondern auch zahlreiche praktische Anleitungen.
• Bietet vollständige Codebeispiele und Pseudocode-Implementierungen.
• Deckung des gesamten Prozesses von der Forschung bis zur technischen Implementierung.

3. Abdeckung von Spitzentechnologien

• Umfasst die neuesten LLM-Technologien: LLM, VLM, MLLM usw.
• Beinhaltet fortschrittliche Trainingsalgorithmen: RLHF, DPO, GRPO usw.
• Verfolgt die Branchenentwicklung und wird kontinuierlich aktualisiert.

4. Systematischer Lernpfad

• Progressives Lernen von grundlegenden Konzepten bis zu fortgeschrittenen Anwendungen.
• Die Inhalte der einzelnen Kapitel sind organisch miteinander verbunden und bilden ein vollständiges Wissenssystem.
• Geeignet für Lernende unterschiedlicher Niveaus.

Technische Tiefe

Reinforcement Learning-Teil

• Detaillierte Beschreibung der Entwicklung des Reinforcement Learning, von seinen Ursprüngen in den 1950er Jahren bis zu den neuesten Fortschritten mit dem OpenAI o1 Modell im Jahr 2024.
• Umfasst Kernalgorithmen: PPO, DQN, Actor-Critic, Policy Gradient usw.
• Spezielle Erläuterung der Reinforcement Learning-Anwendungen in großen Sprachmodellen.

Fine-Tuning-Techniken für große Sprachmodelle

• Detaillierte Erklärung des Kernkonzepts und der Implementierungsprinzipien von LoRA (Low-Rank Adaptation).
• Vergleichende Analyse von Full Parameter Fine-Tuning, LoRA, Prefix-Tuning und anderen Methoden.
• Bietet spezifische Parametereinstellungen und praktische Empfehlungen.

Alignment-Techniken

• Detaillierte Analyse des zweistufigen Trainingsprozesses von RLHF: Belohnungsmodelltraining und PPO Reinforcement Learning.
• Detaillierte Erläuterung, wie DPO den RLHF-Prozess vereinfacht.
• Vorstellung neuer Alignment-Methoden wie RLAIF, CAI usw.

Lernwert

Für Forscher

• Bietet einen vollständigen theoretischen Rahmen und die neuesten Forschungsergebnisse.
• Enthält umfangreiche Referenzen und weiterführende Literatur.
• Geeignet für die vertiefte Erforschung verschiedener Algorithmusprinzipien.

Für Ingenieure

• Bietet praktische Implementierungsanleitungen und Codebeispiele.
• Enthält detaillierte Parametereinstellungen und Optimierungsempfehlungen.
• Geeignet für einen schnellen Einstieg und die praktische Umsetzung in der Technik.

Für Lernende

• Gestaltung eines schrittweisen Lernpfads.
• Visuelle Lehrmethode mit reichhaltigen Illustrationen und Texten.
• Umfassende Abdeckung von den Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Anwendungen.

Nutzungsempfehlungen

1. Systematisches Lernen: Lernen Sie in der Reihenfolge der Kapitel, um ein vollständiges Wissenssystem aufzubauen.
2. Fokus auf Schwerpunkte: Wählen Sie je nach Bedarf bestimmte Kapitel für ein vertieftes Studium aus.
3. Praxisbezug: Kombinieren Sie theoretisches Lernen mit praktischer Code-Anwendung.
4. Bleiben Sie auf dem Laufenden: Verfolgen Sie Repository-Updates, um die neuesten technologischen Entwicklungen zu verfolgen.

Diese Lernressource bietet Lernenden im Bereich großer Sprachmodelle und Reinforcement Learning eine systematische, umfassende und praktische Wissensplattform und ist eine der hochwertigsten chinesischen Lernressourcen in diesem Bereich.