LLM-RL-Visualized : Présentation Détaillée des Ressources d'Apprentissage des Algorithmes de Grands Modèles

Aperçu du Projet

LLM-RL-Visualized est une bibliothèque de ressources d'apprentissage open-source contenant plus de 100 schémas originaux sur les grands modèles (LLM) et l'apprentissage par renforcement (RL). Il s'agit d'une ressource pédagogique systématique et visualisée sur les algorithmes des grands modèles, couvrant un système de connaissances complet, des concepts fondamentaux aux applications avancées.

Structure du Contenu Principal

Chapitre 1 : Principes et Vue d'Ensemble des Technologies des Grands Modèles

• 1.1 Structure Illustrée des Grands Modèles
  • Vue d'ensemble de la structure des Grands Modèles de Langage (LLM)
  • Couche d'entrée : Tokenisation, Mappage de Tokens et Génération de Vecteurs
  • Couche de sortie : Logits, Distribution de Probabilité et Décodage
  • Modèles de Langage Multimodaux (MLLM) et Modèles de Langage Visuels (VLM)
• 1.2 Vue d'Ensemble de l'Entraînement des Grands Modèles
• 1.3 Loi d'Échelle (Les Quatre Lois d'Extension des Performances)

Chapitre 2 : SFT (Fine-Tuning Supervisé)

• 2.1 Illustration de Diverses Techniques de Fine-Tuning
  • Fine-tuning de tous les paramètres, Fine-tuning partiel des paramètres
  • LoRA (Low-Rank Adaptation) — Levier Puissant
  • Dérivés de LoRA : QLoRA, AdaLoRA, PiSSA, etc.
  • Fine-tuning Basé sur les Prompts : Prefix-Tuning, Prompt Tuning, etc.
  • Adapter Tuning
  • Comparaison et Guide de Sélection des Techniques de Fine-Tuning
• 2.2 Analyse Approfondie des Principes du SFT
  • Données SFT et Formatage ChatML
  • Calcul des Logits et des Probabilités de Tokens
  • Illustration des Labels et de la Fonction de Perte (Loss) du SFT
  • Probabilités Logarithmiques (LogProbs) et LogSoftmax
• 2.3 Collecte et Traitement des Instructions
• 2.4 Guide Pratique du SFT

Chapitre 3 : DPO (Optimisation Directe des Préférences)

• 3.1 Idée Principale du DPO
  • Modèle de Récompense Implicite
  • Fonction de Perte (Loss) et Objectif d'Optimisation
• 3.2 Construction de l'Ensemble de Données de Préférences
• 3.3 Illustration de l'Implémentation et de l'Entraînement du DPO
• 3.4 Expériences Pratiques avec le DPO
• 3.5 DPO Avancé

Chapitre 4 : Techniques d'Optimisation des Performances Sans Entraînement

• 4.1 Ingénierie des Prompts
• 4.2 CoT (Chaîne de Pensée)
  • Illustration des Principes du CoT
  • Méthodes Dérivées : ToT, GoT, XoT, etc.
• 4.3 Contrôle de Génération et Stratégies de Décodage
  • Recherche Gloutonne, Recherche par Faisceau
  • Illustration des Méthodes d'Échantillonnage Top-K, Top-P, etc.
• 4.4 RAG (Génération Augmentée par Récupération)
• 4.5 Appel de Fonctions et d'Outils (Function Calling)

Chapitre 5 : Fondamentaux de l'Apprentissage par Renforcement

• 5.1 Cœur de l'Apprentissage par Renforcement
  • Architecture de Base et Concepts Clés de l'Apprentissage par Renforcement
  • Processus de Décision Markovien (MDP)
  • Exploration et Exploitation, Stratégie ε-gloutonne
  • On-policy, Off-policy
• 5.2 Fonction de Valeur, Estimation de la Récompense
• 5.3 Différence Temporelle (TD)
• 5.4 Algorithmes Basés sur la Valeur
• 5.5 Algorithmes de Gradient de Politique
• 5.6 Apprentissage par Renforcement Multi-Agents (MARL)
• 5.7 Apprentissage par Imitation (IL)
• 5.8 Extensions Avancées de l'Apprentissage par Renforcement

Chapitre 6 : Algorithmes d'Optimisation de Politique

• 6.1 Architecture Acteur-Critique (Actor-Critic)
• 6.2 Fonction d'Avantage et A2C
• 6.3 PPO et Algorithmes Associés
  • Évolution de l'Algorithme PPO
  • TRPO (Optimisation de Politique par Région de Confiance)
  • Échantillonnage par Importance (Importance Sampling)
  • Explication Détaillée de PPO-Clip
• 6.4 Algorithme GRPO
• 6.5 Gradient de Politique Déterministe (DPG)

Chapitre 7 : RLHF et RLAIF

• 7.1 Aperçu du RLHF (Apprentissage par Renforcement à partir de Rétroaction Humaine)
  • Modélisation de l'Apprentissage par Renforcement pour les Modèles de Langage
  • Échantillons d'Entraînement et Processus Global du RLHF
• 7.2 Phase Un : Conception et Entraînement du Modèle de Récompense Illustrés
  • Structure du Modèle de Récompense (Reward Model)
  • Entrée du Modèle de Récompense et Score de Récompense
  • Analyse de la Fonction de Perte (Loss) du Modèle de Récompense
• 7.3 Phase Deux : Entraînement PPO avec Modèles Multiples en Collaboration
  • Illustration des Rôles des Quatre Modèles
  • Contrainte de Politique Basée sur la Divergence KL
  • Implémentation Principale du RLHF Basée sur PPO
• 7.4 Astuces Pratiques pour le RLHF
• 7.5 Apprentissage par Renforcement Basé sur la Rétroaction de l'IA

Chapitre 8 : Optimisation des Capacités de Raisonnement Logique

• 8.1 Aperçu des Technologies Liées au Raisonnement Logique
• 8.2 Recherche et Optimisation des Chemins de Raisonnement
  • MCTS (Recherche Arborescente de Monte Carlo)
  • Recherche A*
  • Échantillonnage et Distillation BoN
• 8.3 Entraînement par Apprentissage par Renforcement

Chapitre 9 : Pratique Intégrée et Optimisation des Performances

• 9.1 Vue d'Ensemble de la Pratique
• 9.2 Entraînement et Déploiement
• 9.3 Entraînement et Déploiement Local de DeepSeek
• 9.4 Évaluation des Performances
• 9.5 Carte des Technologies d'Optimisation des Performances des Grands Modèles

Caractéristiques des Ressources

1. Enseignement Visualisé

• Plus de 100 schémas d'architecture originaux, expliquant systématiquement les grands modèles et l'apprentissage par renforcement
• Richement illustré, chaque concept complexe est accompagné d'un schéma soigneusement conçu
• Fournit des images vectorielles au format SVG, supportant un zoom illimité

2. Combinaison Théorie et Pratique

• Non seulement des schémas de principes théoriques, mais aussi de nombreux guides pratiques
• Fournit des exemples de code complets et des implémentations en pseudo-code
• Couvre l'ensemble du processus, de la recherche à la mise en œuvre technique

3. Couverture des Technologies de Pointe

• Couvre les dernières technologies de grands modèles : LLM, VLM, MLLM, etc.
• Inclut des algorithmes d'entraînement de pointe : RLHF, DPO, GRPO, etc.
• Suit de près le développement de l'industrie et met à jour le contenu en continu

4. Parcours d'Apprentissage Systématique

• Apprentissage progressif des concepts de base aux applications avancées
• Le contenu de chaque chapitre est organiquement lié, formant un système de connaissances complet
• Convient aux apprenants de différents niveaux

Profondeur Technique

Section Apprentissage par Renforcement

• Détaille l'histoire du développement de l'apprentissage par renforcement, des origines dans les années 1950 aux dernières avancées du modèle OpenAI o1 en 2024
• Couvre les algorithmes clés : PPO, DQN, Acteur-Critique, Gradient de Politique, etc.
• Explique spécifiquement les applications de l'apprentissage par renforcement dans les grands modèles

Techniques de Fine-Tuning des Grands Modèles

• Explique en détail l'idée principale et les principes d'implémentation de LoRA (Low-Rank Adaptation)
• Compare et analyse les méthodes de fine-tuning de tous les paramètres, LoRA, Prefix-Tuning, etc.
• Fournit des paramètres spécifiques et des conseils pratiques

Techniques d'Alignement

• Analyse en profondeur le processus d'entraînement en deux phases du RLHF : entraînement du modèle de récompense et apprentissage par renforcement PPO
• Explique en détail comment le DPO simplifie le processus RLHF
• Présente les méthodes d'alignement émergentes telles que RLAIF, CAI

Valeur Pédagogique

Pour les Chercheurs

• Fournit un cadre théorique complet et les dernières avancées de la recherche
• Contient de nombreuses références et lectures complémentaires
• Convient pour une étude approfondie des principes de divers algorithmes

Pour les Ingénieurs

• Fournit des guides d'implémentation pratiques et des exemples de code
• Contient des paramètres détaillés et des conseils d'optimisation
• Convient pour une prise en main rapide et une mise en œuvre technique

Pour les Apprenants

• Conception d'un parcours d'apprentissage progressif
• Méthode d'enseignement visualisée avec texte et images
• Couverture complète, du niveau débutant aux applications avancées

Conseils d'Utilisation

1. Apprentissage Systématique : Suivez l'ordre des chapitres pour construire un système de connaissances complet.
2. Focus sur des Points Clés : Choisissez des chapitres spécifiques pour un apprentissage approfondi selon vos besoins.
3. Combinaison Pratique : Associez l'apprentissage théorique à la pratique du code.
4. Suivi Continu : Suivez les mises à jour du dépôt pour rester informé des dernières technologies.

Cette ressource d'apprentissage offre aux apprenants des grands modèles et de l'apprentissage par renforcement une plateforme de connaissances systématique, complète et pratique, et est l'une des ressources d'apprentissage en chinois de la plus haute qualité dans ce domaine actuellement.