第四段階：深層学習とニューラルネットワーク

100以上のオリジナル図解を含む、大規模言語モデルのアルゴリズムを可視化して学習できるリソース。LLM、強化学習、ファインチューニングとアライメント技術を体系的に解説。

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大規模言語モデル強化学習RLHFGitHubTextFreeChinese

LLM-RL-Visualized 大規模モデルアルゴリズム学習資料 詳細解説

プロジェクト概要

LLM-RL-Visualizedは、100点以上のオリジナル大規模モデル/強化学習の原理図を含むオープンソースの学習リソースライブラリです。これは、基礎概念から高度な応用までを網羅した、体系的な大規模モデルアルゴリズムの可視化教育リソースです。

主要コンテンツ構成

第1章 大規模モデルの原理と技術概要

  • 1.1 図解 大規模モデルの構造
    • 大規模言語モデル（LLM）構造の全体像
    • 入力層：トークン化、トークンマッピングとベクトル生成
    • 出力層：Logits、確率分布とデコーディング
    • マルチモーダル言語モデル（MLLM）と視覚言語モデル（VLM）
  • 1.2 大規模モデル学習の全体像
  • 1.3 スケーリング則（性能の4つの拡張法則）

第2章 SFT（教師ありファインチューニング）

  • 2.1 多様なファインチューニング技術の図解
    • 全パラメータファインチューニング、部分パラメータファインチューニング
    • LoRA（低ランク適応ファインチューニング）——「四両で千斤を動かす」
    • LoRA派生：QLoRA、AdaLoRA、PiSSAなど
    • プロンプトベースのファインチューニング：Prefix-Tuning、Prompt Tuningなど
    • Adapter Tuning
    • ファインチューニング技術の比較と選択ガイド
  • 2.2 SFT原理の深掘り解析
    • SFTデータとChatMLフォーマット化
    • Logitsとトークン確率計算
    • SFTのラベルと損失の図解
    • 対数確率（LogProbs）とLogSoftmax
  • 2.3 指示収集と処理
  • 2.4 SFT実践ガイド

第3章 DPO（直接選好最適化）

  • 3.1 DPOの核心思想
    • 暗黙的な報酬モデル
    • 損失と最適化目標
  • 3.2 選好データセットの構築
  • 3.3 図解 DPOの実装と学習
  • 3.4 DPO実践経験
  • 3.5 DPOの発展

第4章 学習不要な効果最適化技術

  • 4.1 プロンプトエンジニアリング
  • 4.2 CoT（思考の連鎖）
    • CoT原理の図解
    • ToT、GoT、XoTなどの派生手法
  • 4.3 生成制御とデコーディング戦略
    • 貪欲探索、ビームサーチ
    • Top-K、Top-Pなどのサンプリング手法の図解
  • 4.4 RAG（検索拡張生成）
  • 4.5 関数呼び出しとツール利用（Function Calling）

第5章 強化学習の基礎

  • 5.1 強化学習の核心
    • 強化学習の基本アーキテクチャ、核心概念
    • マルコフ決定過程（MDP）
    • 探索と利用、ε-グリーディ戦略
    • 同方策（On-policy）、異方策（Off-policy）
  • 5.2 価値関数、報酬予測
  • 5.3 時間差分（TD）
  • 5.4 価値ベースのアルゴリズム
  • 5.5 方策勾配アルゴリズム
  • 5.6 マルチエージェント強化学習（MARL）
  • 5.7 模倣学習（IL）
  • 5.8 強化学習の高度な拡張

第6章 方策最適化アルゴリズム

  • 6.1 Actor-Critic（アクター・クリティック）アーキテクチャ
  • 6.2 アドバンテージ関数とA2C
  • 6.3 PPOとその関連アルゴリズム
    • PPOアルゴリズムの進化
    • TRPO（信頼領域方策最適化）
    • 重要度サンプリング（Importance Sampling）
    • PPO-Clip詳細解説
  • 6.4 GRPOアルゴリズム
  • 6.5 決定論的方策勾配（DPG）

第7章 RLHFとRLAIF

  • 7.1 RLHF（人間からのフィードバックに基づく強化学習）概要
    • 言語モデルの強化学習モデリング
    • RLHFの学習サンプル、全体フロー
  • 7.2 フェーズ1：図解 報酬モデルの設計と学習
    • 報酬モデル（Reward Model）の構造
    • 報酬モデルの入力と報酬スコア
    • 報酬モデルの損失解析
  • 7.3 フェーズ2：複数モデル連携によるPPO学習
    • 4つのモデルの役割図解
    • KLダイバージェンスに基づく方策制約
    • PPOに基づくRLHFの核心実装
  • 7.4 RLHF実践テクニック
  • 7.5 AIフィードバックに基づく強化学習

第8章 論理的推論能力の最適化

  • 8.1 論理的推論（Reasoning）関連技術の概要
  • 8.2 推論パスの探索と最適化
    • MCTS（モンテカルロ木探索）
    • A*探索
    • BoNサンプリングと蒸留
  • 8.3 強化学習による学習

第9章 総合実践と性能最適化

  • 9.1 実践の全体像
  • 9.2 学習とデプロイ
  • 9.3 DeepSeekの学習とローカルデプロイ
  • 9.4 効果評価
  • 9.5 大規模モデル性能最適化技術マップ

リソースの特徴

1. 可視化教育

  • 100点以上のオリジナルアーキテクチャ図で、大規模モデル、強化学習を体系的に解説
  • 図と文章を併用し、各複雑な概念には綿密に設計された図解を付与
  • SVG形式のベクター画像を提供し、無限ズームに対応

2. 理論と実践の融合

  • 理論的な原理図解だけでなく、豊富な実践ガイドも収録
  • 完全なコード例と擬似コード実装を提供
  • 研究からエンジニアリング実装までの全プロセスを網羅

3. 最先端技術の網羅

  • 最新の大規模モデル技術：LLM、VLM、MLLMなどを網羅
  • 最先端の学習アルゴリズム：RLHF、DPO、GRPOなどを含む
  • 業界の発展に密接に追随し、コンテンツを継続的に更新

4. 体系的な学習パス

  • 基礎概念から高度な応用への段階的な学習
  • 各章の内容が有機的に連携し、完全な知識体系を形成
  • さまざまなレベルの学習者のニーズに対応

技術的深さ

強化学習パート

  • 強化学習の発展の歴史を詳細に紹介。20世紀50年代の起源から2024年のOpenAI o1モデルの最新進捗まで
  • 核心アルゴリズム：PPO、DQN、Actor-Critic、方策勾配などを網羅
  • 大規模モデルにおける強化学習の応用を専門的に解説

大規模モデルのファインチューニング技術

  • LoRA（低ランク適応）の核心思想と実装原理を詳細に解説
  • 全パラメータファインチューニング、LoRA、Prefix-Tuningなどの手法を比較分析
  • 具体的なパラメータ設定と実践的なアドバイスを提供

アライメント技術

  • RLHFの2段階学習フロー：報酬モデル学習とPPO強化学習を深く解析
  • DPOがRLHFプロセスをどのように簡素化するかを詳細に説明
  • RLAIF、CAIなどの新興アライメント手法を紹介

学習価値

研究者向け

  • 完全な理論フレームワークと最新の研究進捗を提供
  • 豊富な参考文献と拡張読書資料を含む
  • さまざまなアルゴリズム原理の深い研究に適している

エンジニア向け

  • 実用的な実装ガイドとコード例を提供
  • 詳細なパラメータ設定とチューニングのアドバイスを含む
  • 迅速な習得と実用化に適している

学習者向け

  • 段階的な学習パス設計
  • 図と文章を併用した可視化教育方式
  • ゼロから高度な応用までの全範囲を網羅

利用の推奨

  1. 体系的な学習：章の順序に従って学習し、完全な知識体系を構築
  2. 重点的な学習：必要に応じて特定の章を選択し、深く学習
  3. 実践との組み合わせ：理論学習とコード実践を組み合わせる
  4. 継続的な注目：リポジトリの更新に注目し、最新の技術発展を追跡

この学習リソースは、大規模モデルと強化学習の学習者に対し、体系的で包括的かつ実用的な知識プラットフォームを提供し、この分野における現在の最高品質の中国語学習リソースの一つです。