4단계: 딥러닝 및 신경망

100개 이상의 독창적인 그림 자료를 포함한 대규모 모델 알고리즘 시각화 학습 자료. LLM, 강화 학습, 미세 조정 및 정렬 기술을 체계적으로 설명합니다.

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LLM-RL-Visualized 대규모 언어 모델 알고리즘 학습 자료 상세 소개

프로젝트 개요

LLM-RL-Visualized는 100개 이상의 오리지널 대규모 언어 모델/강화 학습 개념도를 포함하는 오픈소스 학습 자료 라이브러리입니다. 이는 기초 개념부터 고급 응용까지 완전한 지식 체계를 다루는 체계적인 대규모 언어 모델 알고리즘 시각화 교육 자료입니다.

핵심 내용 구성

제1장 대규모 언어 모델 원리 및 기술 개요

  • 1.1 대규모 언어 모델 구조 도해
    • 대규모 언어 모델(LLM) 구조 전체 개요도
    • 입력층: 토큰화, 토큰 매핑 및 벡터 생성
    • 출력층: 로짓, 확률 분포 및 디코딩
    • 다중 모드 언어 모델(MLLM) 및 시각 언어 모델(VLM)
  • 1.2 대규모 언어 모델 훈련 전체 개요도
  • 1.3 스케일링 법칙 (성능의 4가지 확장 법칙)

제2장 SFT (지도 미세 조정)

  • 2.1 다양한 미세 조정 기술 도해
    • 전체 파라미터 미세 조정, 부분 파라미터 미세 조정
    • LoRA (저랭크 적응 미세 조정) — 적은 노력으로 큰 효과를 내는 기술
    • LoRA 파생: QLoRA, AdaLoRA, PiSSA 등
    • 프롬프트 기반 미세 조정: Prefix-Tuning, Prompt Tuning 등
    • 어댑터 튜닝 (Adapter Tuning)
    • 미세 조정 기술 비교 및 선택 가이드
  • 2.2 SFT 원리 심층 분석
    • SFT 데이터 및 ChatML 형식화
    • 로짓 및 토큰 확률 계산
    • SFT의 레이블 및 손실 도해
    • 로그 확률(LogProbs) 및 LogSoftmax
  • 2.3 명령어 수집 및 처리
  • 2.4 SFT 실습 가이드

제3장 DPO (직접 선호도 최적화)

  • 3.1 DPO의 핵심 사상
    • 암묵적 보상 모델
    • 손실 및 최적화 목표
  • 3.2 선호도 데이터셋 구축
  • 3.3 DPO 구현 및 훈련 도해
  • 3.4 DPO 실습 경험
  • 3.5 DPO 심화

제4장 훈련 없이 효과를 최적화하는 기술

  • 4.1 프롬프트 엔지니어링
  • 4.2 CoT (사고의 사슬)
    • CoT 원리 도해
    • ToT, GoT, XoT 등 파생 방법
  • 4.3 생성 제어 및 디코딩 전략
    • 탐욕적 탐색, 빔 탐색
    • Top-K, Top-P 등 샘플링 방법 도해
  • 4.4 RAG (검색 증강 생성)
  • 4.5 함수 및 도구 호출 (Function Calling)

제5장 강화 학습 기초

  • 5.1 강화 학습 핵심
    • 강화 학습의 기본 아키텍처, 핵심 개념
    • 마르코프 결정 과정(MDP)
    • 탐색과 활용, 입실론-탐욕 전략
    • 온-폴리시(On-policy), 오프-폴리시(Off-policy)
  • 5.2 가치 함수, 보상 예측
  • 5.3 시간차 학습(TD)
  • 5.4 가치 기반 알고리즘
  • 5.5 정책 경사 알고리즘
  • 5.6 다중 에이전트 강화 학습(MARL)
  • 5.7 모방 학습(IL)
  • 5.8 강화 학습 고급 확장

제6장 정책 최적화 알고리즘

  • 6.1 액터-크리틱(Actor-Critic) 아키텍처
  • 6.2 어드밴티지 함수 및 A2C
  • 6.3 PPO 및 관련 알고리즘
    • PPO 알고리즘의 진화
    • TRPO (신뢰 영역 정책 최적화)
    • 중요도 샘플링 (Importance Sampling)
    • PPO-Clip 상세 설명
  • 6.4 GRPO 알고리즘
  • 6.5 결정론적 정책 경사(DPG)

제7장 RLHF 및 RLAIF

  • 7.1 RLHF (인간 피드백 기반 강화 학습) 개요
    • 언어 모델의 강화 학습 모델링
    • RLHF의 훈련 샘플, 전체 흐름
  • 7.2 1단계: 보상 모델 설계 및 훈련 도해
    • 보상 모델(Reward Model)의 구조
    • 보상 모델의 입력 및 보상 점수
    • 보상 모델의 손실 분석
  • 7.3 2단계: 다중 모델 연동 PPO 훈련
    • 네 가지 모델의 역할 도해
    • KL 발산 기반 정책 제약
    • PPO 기반 RLHF 핵심 구현
  • 7.4 RLHF 실습 팁
  • 7.5 AI 피드백 기반 강화 학습

제8장 논리 추론 능력 최적화

  • 8.1 논리 추론(Reasoning) 관련 기술 개요
  • 8.2 추론 경로 탐색 및 최적화
    • MCTS (몬테카를로 트리 탐색)
    • A* 탐색
    • BoN 샘플링 및 증류
  • 8.3 강화 학습 훈련

제9장 종합 실습 및 성능 최적화

  • 9.1 실습 전체 개요도
  • 9.2 훈련 및 배포
  • 9.3 DeepSeek 훈련 및 로컬 배포
  • 9.4 효과 평가
  • 9.5 대규모 언어 모델 성능 최적화 기술 맵

자료 특징

1. 시각화 교육

  • 100개 이상의 오리지널 아키텍처 다이어그램으로 대규모 언어 모델, 강화 학습 체계적 설명
  • 그림과 글이 함께 어우러져, 각 복잡한 개념에 정교하게 설계된 개념도 제공
  • SVG 형식 벡터 이미지 제공, 무한 확대/축소 지원

2. 이론과 실습의 결합

  • 이론 원리 도해뿐만 아니라, 풍부한 실습 가이드 포함
  • 완전한 코드 예시 및 의사 코드 구현 제공
  • 연구부터 엔지니어링 적용까지 전체 프로세스 포함

3. 최첨단 기술 포함

  • 최신 대규모 언어 모델 기술 포함: LLM, VLM, MLLM 등
  • 최첨단 훈련 알고리즘 포함: RLHF, DPO, GRPO 등
  • 산업 발전 동향에 발맞춰 내용 지속 업데이트

4. 체계적인 학습 경로

  • 기초 개념부터 고급 응용까지 점진적 학습
  • 각 장의 내용이 유기적으로 연결되어 완전한 지식 체계 형성
  • 다양한 수준의 학습자 요구 충족

기술 심도

강화 학습 부분

  • 강화 학습의 발전 과정 상세 소개: 1950년대 기원부터 2024년 OpenAI o1 모델의 최신 동향까지
  • 핵심 알고리즘 포함: PPO, DQN, Actor-Critic, 정책 경사 등
  • 대규모 언어 모델에서의 강화 학습 응용 전문적으로 설명

대규모 언어 모델 미세 조정 기술

  • LoRA (저랭크 적응)의 핵심 사상 및 구현 원리 상세 설명
  • 전체 파라미터 미세 조정, LoRA, Prefix-Tuning 등 방법 비교 분석
  • 구체적인 파라미터 설정 및 실습 제안 제공

정렬 기술

  • RLHF의 2단계 훈련 프로세스 심층 분석: 보상 모델 훈련 및 PPO 강화 학습
  • DPO가 RLHF 프로세스를 어떻게 간소화하는지 상세 설명
  • RLAIF, CAI 등 새로운 정렬 방법 소개

학습 가치

연구자에게

  • 완전한 이론적 틀과 최신 연구 동향 제공
  • 풍부한 참고 문헌 및 추가 자료 포함
  • 다양한 알고리즘 원리 심층 연구에 적합

엔지니어에게

  • 실용적인 구현 가이드 및 코드 예시 제공
  • 상세한 파라미터 설정 및 튜닝 제안 포함
  • 빠른 시작 및 엔지니어링 적용에 적합

학습자에게

  • 단계별 학습 경로 설계
  • 그림과 글이 함께 어우러진 시각화 교육 방식
  • 기초부터 고급 응용까지 전체 범위 포함

사용 제안

  1. 체계적 학습: 장 순서대로 학습하여 완전한 지식 체계 구축
  2. 핵심 집중: 필요에 따라 특정 장을 선택하여 심층 학습
  3. 실습 결합: 이론 학습과 코드 실습 병행
  4. 지속적인 관심: 저장소 업데이트를 주시하여 최신 기술 동향 파악

이 학습 자료는 대규모 언어 모델 및 강화 학습 학습자에게 체계적이고 포괄적이며 실용적인 지식 플랫폼을 제공하며, 현재 해당 분야에서 가장 우수한 학습 자료 중 하나입니다.