LLM-RL-Visualized: Introducción Detallada a los Materiales de Aprendizaje de Algoritmos de Grandes Modelos

Resumen del Proyecto

LLM-RL-Visualized es un repositorio de recursos de aprendizaje de código abierto que contiene más de 100 diagramas originales de principios de grandes modelos de lenguaje (LLM) y aprendizaje por refuerzo (RL). Es un recurso educativo sistemático y visual para algoritmos de grandes modelos, que cubre un sistema de conocimiento completo desde conceptos básicos hasta aplicaciones avanzadas.

Estructura del Contenido Principal

Capítulo 1: Principios y Resumen Técnico de los Grandes Modelos

• 1.1 Estructura de Grandes Modelos Ilustrada
  • Vista panorámica de la estructura de los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM)
  • Capa de entrada: Tokenización, mapeo de Tokens y generación de vectores
  • Capa de salida: Logits, distribución de probabilidad y decodificación
  • Modelos de Lenguaje Multimodales (MLLM) y Modelos de Lenguaje Visuales (VLM)
• 1.2 Vista Panorámica del Entrenamiento de Grandes Modelos
• 1.3 Ley de Escalamiento (Las Cuatro Leyes de Escalabilidad del Rendimiento)

Capítulo 2: SFT (Ajuste Fino Supervisado)

• 2.1 Ilustración de Diversas Técnicas de Ajuste Fino
  • Ajuste fino de parámetros completos, ajuste fino de parámetros parciales
  • LoRA (Ajuste Fino de Adaptación de Bajo Rango) — "Mover mil libras con cuatro onzas" (lograr mucho con poco esfuerzo)
  • Derivados de LoRA: QLoRA, AdaLoRA, PiSSA, etc.
  • Ajuste fino basado en prompts: Prefix-Tuning, Prompt Tuning, etc.
  • Adapter Tuning
  • Comparación y guía de selección de técnicas de ajuste fino
• 2.2 Análisis Profundo del Principio de SFT
  • Datos SFT y formato ChatML
  • Cálculo de Logits y probabilidad de Token
  • Ilustración de Label y Loss en SFT
  • Probabilidades logarítmicas (LogProbs) y LogSoftmax
• 2.3 Recopilación y Procesamiento de Instrucciones
• 2.4 Guía Práctica de SFT

Capítulo 3: DPO (Optimización Directa de Preferencias)

• 3.1 Idea Central de DPO
  • Modelo de recompensa implícito
  • Función de pérdida (Loss) y objetivo de optimización
• 3.2 Construcción de Conjuntos de Datos de Preferencia
• 3.3 Ilustración de la Implementación y Entrenamiento de DPO
• 3.4 Experiencia Práctica con DPO
• 3.5 DPO Avanzado

Capítulo 4: Técnicas de Optimización de Rendimiento sin Entrenamiento

• 4.1 Ingeniería de Prompts
• 4.2 CoT (Cadena de Pensamiento)
  • Ilustración del principio de CoT
  • Métodos derivados como ToT, GoT, XoT, etc.
• 4.3 Control de Generación y Estrategias de Decodificación
  • Búsqueda codiciosa (Greedy Search), búsqueda por haz (Beam Search)
  • Ilustración de métodos de muestreo como Top-K, Top-P, etc.
• 4.4 RAG (Generación Aumentada por Recuperación)
• 4.5 Llamada a Funciones y Herramientas (Function Calling)

Capítulo 5: Fundamentos del Aprendizaje por Refuerzo

• 5.1 Núcleo del Aprendizaje por Refuerzo
  • Arquitectura básica y conceptos clave del aprendizaje por refuerzo
  • Proceso de Decisión de Markov (MDP)
  • Exploración y explotación, estrategia ε-greedy
  • On-policy, Off-policy
• 5.2 Función de Valor, Estimación de Recompensa
• 5.3 Diferencia Temporal (TD)
• 5.4 Algoritmos Basados en Valor
• 5.5 Algoritmos de Gradiente de Política
• 5.6 Aprendizaje por Refuerzo Multiagente (MARL)
• 5.7 Aprendizaje por Imitación (IL)
• 5.8 Extensiones Avanzadas del Aprendizaje por Refuerzo

Capítulo 6: Algoritmos de Optimización de Políticas

• 6.1 Arquitectura Actor-Critic
• 6.2 Función de Ventaja y A2C
• 6.3 PPO y Algoritmos Relacionados
  • Evolución del algoritmo PPO
  • TRPO (Optimización de Política de Región de Confianza)
  • Muestreo por Importancia (Importance Sampling)
  • Explicación detallada de PPO-Clip
• 6.4 Algoritmo GRPO
• 6.5 Gradiente de Política Determinista (DPG)

Capítulo 7: RLHF y RLAIF

• 7.1 Resumen de RLHF (Aprendizaje por Refuerzo a partir de Retroalimentación Humana)
  • Modelado del aprendizaje por refuerzo para modelos de lenguaje
  • Muestras de entrenamiento y flujo general de RLHF
• 7.2 Fase Uno: Diseño y Entrenamiento del Modelo de Recompensa Ilustrado
  • Estructura del Modelo de Recompensa (Reward Model)
  • Entradas y puntuaciones de recompensa del Modelo de Recompensa
  • Análisis de la función de pérdida (Loss) del Modelo de Recompensa
• 7.3 Fase Dos: Entrenamiento PPO con Múltiples Modelos Interconectados
  • Ilustración de los roles de los cuatro modelos
  • Restricción de política basada en la divergencia KL
  • Implementación central de RLHF basada en PPO
• 7.4 Consejos Prácticos de RLHF
• 7.5 Aprendizaje por Refuerzo Basado en Retroalimentación de IA

Capítulo 8: Optimización de la Capacidad de Razonamiento Lógico

• 8.1 Visión General de las Técnicas Relacionadas con el Razonamiento Lógico
• 8.2 Búsqueda y Optimización de Rutas de Razonamiento
  • MCTS (Búsqueda en Árbol Monte Carlo)
  • Búsqueda A*
  • Muestreo BoN y destilación
• 8.3 Entrenamiento de Aprendizaje por Refuerzo

Capítulo 9: Práctica Integral y Optimización del Rendimiento

• 9.1 Vista Panorámica de la Práctica
• 9.2 Entrenamiento y Despliegue
• 9.3 Entrenamiento y Despliegue Local de DeepSeek
• 9.4 Evaluación del Rendimiento
• 9.5 Mapa de Técnicas de Optimización del Rendimiento de Grandes Modelos

Características del Recurso

1. Enseñanza Visual

• Más de 100 diagramas de arquitectura originales que explican sistemáticamente los grandes modelos y el aprendizaje por refuerzo
• Rico en ilustraciones, cada concepto complejo se acompaña de un diagrama esquemático cuidadosamente diseñado
• Proporciona gráficos vectoriales en formato SVG, que admiten zoom ilimitado

2. Combinación de Teoría y Práctica

• No solo incluye diagramas de principios teóricos, sino también numerosas guías prácticas
• Proporciona ejemplos de código completos e implementaciones en pseudocódigo
• Cubre todo el proceso, desde la investigación hasta la implementación en ingeniería

3. Cobertura de Tecnologías de Vanguardia

• Cubre las últimas tecnologías de grandes modelos: LLM, VLM, MLLM, etc.
• Incluye algoritmos de entrenamiento de vanguardia: RLHF, DPO, GRPO, etc.
• Se mantiene al día con el desarrollo de la industria y actualiza continuamente el contenido

4. Ruta de Aprendizaje Sistemática

• Aprendizaje progresivo desde conceptos básicos hasta aplicaciones avanzadas
• El contenido de cada capítulo está orgánicamente conectado, formando un sistema de conocimiento completo
• Adecuado para las necesidades de estudiantes de diferentes niveles

Profundidad Técnica

Sección de Aprendizaje por Refuerzo

• Detalla la historia del desarrollo del aprendizaje por refuerzo, desde sus orígenes en la década de 1950 hasta los últimos avances del modelo OpenAI o1 en 2024
• Cubre algoritmos centrales: PPO, DQN, Actor-Critic, Gradiente de Política, etc.
• Explica específicamente las aplicaciones del aprendizaje por refuerzo en grandes modelos

Técnicas de Ajuste Fino de Grandes Modelos

• Explica en detalle la idea central y el principio de implementación de LoRA (Adaptación de Bajo Rango)
• Compara y analiza métodos como el ajuste fino de parámetros completos, LoRA, Prefix-Tuning, etc.
• Proporciona configuraciones de parámetros específicas y sugerencias prácticas

Técnicas de Alineación

• Analiza en profundidad el proceso de entrenamiento de dos fases de RLHF: entrenamiento del modelo de recompensa y aprendizaje por refuerzo PPO
• Explica en detalle cómo DPO simplifica el proceso de RLHF
• Presenta métodos de alineación emergentes como RLAIF, CAI, etc.

Valor de Aprendizaje

Para Investigadores

• Proporciona un marco teórico completo y los últimos avances en investigación
• Incluye una rica bibliografía y lecturas adicionales
• Adecuado para el estudio en profundidad de los principios de diversos algoritmos

Para Ingenieros

• Proporciona guías de implementación prácticas y ejemplos de código
• Incluye configuraciones de parámetros detalladas y sugerencias de optimización
• Adecuado para una rápida puesta en marcha e implementación en ingeniería

Para Estudiantes

• Diseño de una ruta de aprendizaje paso a paso
• Método de enseñanza visual con ilustraciones y texto
• Cobertura completa desde cero hasta aplicaciones avanzadas

Sugerencias de Uso

1. Estudio Sistemático: Aprender en el orden de los capítulos para construir un sistema de conocimiento completo.
2. Enfoque en Puntos Clave: Seleccionar capítulos específicos para un estudio profundo según las necesidades.
3. Combinación con la Práctica: Combinar el estudio teórico con la práctica de código.
4. Atención Continua: Seguir las actualizaciones del repositorio para mantenerse al día con los últimos avances tecnológicos.

Este recurso de aprendizaje ofrece a los estudiantes de grandes modelos y aprendizaje por refuerzo una plataforma de conocimiento sistemática, completa y práctica, siendo uno de los recursos de aprendizaje en chino de mayor calidad en este campo actualmente.