LLM-RL-Visualized: Introdução Detalhada aos Materiais de Aprendizagem de Algoritmos de Grandes Modelos

Visão Geral do Projeto

LLM-RL-Visualized é um repositório de recursos de aprendizagem de código aberto que contém mais de 100 diagramas originais de princípios de Grandes Modelos de Linguagem (LLM) e Aprendizagem por Reforço (RL). É um recurso de ensino visualizado e sistemático para algoritmos de grandes modelos, cobrindo um sistema de conhecimento completo, desde conceitos básicos até aplicações avançadas.

Estrutura do Conteúdo Principal

Capítulo 1: Princípios e Visão Geral da Tecnologia de Grandes Modelos

• 1.1 Estrutura Ilustrada de Grandes Modelos
  • Panorama Completo da Estrutura de Grandes Modelos de Linguagem (LLM)
  • Camada de Entrada: Tokenização, Mapeamento de Tokens e Geração de Vetores
  • Camada de Saída: Logits, Distribuição de Probabilidade e Decodificação
  • Modelos de Linguagem Multimodais (MLLM) e Modelos de Linguagem Visual (VLM)
• 1.2 Panorama Completo do Treinamento de Grandes Modelos
• 1.3 Lei de Escala (As Quatro Leis de Expansão de Desempenho)

Capítulo 2: SFT (Ajuste Fino Supervisionado)

• 2.1 Diagramas de Várias Técnicas de Ajuste Fino
  • Ajuste Fino de Parâmetros Completos, Ajuste Fino de Parâmetros Parciais
  • LoRA (Ajuste Fino de Adaptação de Baixo Rank) — Alavancagem de Grande Impacto com Pouco Esforço
  • Derivados de LoRA: QLoRA, AdaLoRA, PiSSA, etc.
  • Ajuste Fino Baseado em Prompt: Prefix-Tuning, Prompt Tuning, etc.
  • Adapter Tuning
  • Comparação de Técnicas de Ajuste Fino e Guia de Seleção
• 2.2 Análise Aprofundada dos Princípios do SFT
  • Dados SFT e Formatação ChatML
  • Cálculo de Logits e Probabilidade de Tokens
  • Diagrama de Labels e Loss do SFT
  • Probabilidades Logarítmicas (LogProbs) e LogSoftmax
• 2.3 Coleta e Processamento de Instruções
• 2.4 Guia Prático de SFT

Capítulo 3: DPO (Otimização Direta por Preferência)

• 3.1 Ideia Central do DPO
  • Modelo de Recompensa Implícito
  • Loss e Objetivo de Otimização
• 3.2 Construção de Conjuntos de Dados de Preferência
• 3.3 Diagrama de Implementação e Treinamento do DPO
• 3.4 Experiência Prática com DPO
• 3.5 DPO Avançado

Capítulo 4: Técnicas de Otimização de Efeito Sem Treinamento

• 4.1 Engenharia de Prompts
• 4.2 CoT (Cadeia de Pensamento)
  • Diagrama de Princípios do CoT
  • Métodos Derivados: ToT, GoT, XoT, etc.
• 4.3 Controle de Geração e Estratégias de Decodificação
  • Busca Gulosa, Busca por Feixe
  • Diagramas de Métodos de Amostragem Top-K, Top-P, etc.
• 4.4 RAG (Geração Aumentada por Recuperação)
• 4.5 Chamada de Funções e Ferramentas (Function Calling)

Capítulo 5: Fundamentos da Aprendizagem por Reforço

• 5.1 Núcleo da Aprendizagem por Reforço
  • Arquitetura Básica e Conceitos Centrais da Aprendizagem por Reforço
  • Processo de Decisão de Markov (MDP)
  • Exploração e Explotação, Estratégia ε-Guloso
  • On-policy, Off-policy
• 5.2 Função de Valor, Estimativa de Recompensa
• 5.3 Diferença Temporal (TD)
• 5.4 Algoritmos Baseados em Valor
• 5.5 Algoritmos de Gradiente de Política
• 5.6 Aprendizagem por Reforço Multiagente (MARL)
• 5.7 Aprendizagem por Imitação (IL)
• 5.8 Expansões Avançadas da Aprendizagem por Reforço

Capítulo 6: Algoritmos de Otimização de Política

• 6.1 Arquitetura Actor-Critic
• 6.2 Função de Vantagem e A2C
• 6.3 PPO e Algoritmos Relacionados
  • Evolução do Algoritmo PPO
  • TRPO (Otimização de Política de Região de Confiança)
  • Amostragem por Importância
  • Detalhes do PPO-Clip
• 6.4 Algoritmo GRPO
• 6.5 Gradiente de Política Determinístico (DPG)

Capítulo 7: RLHF e RLAIF

• 7.1 Visão Geral do RLHF (Aprendizagem por Reforço com Feedback Humano)
  • Modelagem de Aprendizagem por Reforço para Modelos de Linguagem
  • Amostras de Treinamento e Fluxo Geral do RLHF
• 7.2 Fase Um: Diagrama de Design e Treinamento do Modelo de Recompensa
  • Estrutura do Modelo de Recompensa (Reward Model)
  • Entrada do Modelo de Recompensa e Pontuação de Recompensa
  • Análise da Loss do Modelo de Recompensa
• 7.3 Fase Dois: Treinamento PPO com Múltiplos Modelos Colaborativos
  • Diagrama de Papéis dos Quatro Modelos
  • Restrição de Política Baseada na Divergência KL
  • Implementação Central do RLHF Baseada em PPO
• 7.4 Dicas Práticas de RLHF
• 7.5 Aprendizagem por Reforço com Feedback de IA

Capítulo 8: Otimização da Capacidade de Raciocínio Lógico

• 8.1 Visão Geral das Tecnologias Relacionadas ao Raciocínio Lógico
• 8.2 Busca e Otimização de Caminhos de Raciocínio
  • MCTS (Busca em Árvore Monte Carlo)
  • Busca A*
  • Amostragem e Destilação BoN
• 8.3 Treinamento de Aprendizagem por Reforço

Capítulo 9: Prática Integrada e Otimização de Desempenho

• 9.1 Panorama Completo da Prática
• 9.2 Treinamento e Implantação
• 9.3 Treinamento e Implantação Local do DeepSeek
• 9.4 Avaliação de Desempenho
• 9.5 Mapa Tecnológico de Otimização de Desempenho de Grandes Modelos

Características do Recurso

1. Ensino Visualizado

• Mais de 100 diagramas de arquitetura originais, explicando sistematicamente grandes modelos e aprendizagem por reforço
• Rico em ilustrações e texto, cada conceito complexo é acompanhado por diagramas cuidadosamente projetados
• Fornece imagens vetoriais em formato SVG, suportando zoom ilimitado

2. Combinação de Teoria e Prática

• Não apenas diagramas de princípios teóricos, mas também uma grande quantidade de guias práticos
• Fornece exemplos de código completos e implementações em pseudocódigo
• Abrange todo o fluxo, desde a pesquisa até a implementação em engenharia

3. Cobertura de Tecnologias de Ponta

• Abrange as mais recentes tecnologias de grandes modelos: LLM, VLM, MLLM, etc.
• Inclui algoritmos de treinamento de ponta: RLHF, DPO, GRPO, etc.
• Acompanha de perto o desenvolvimento da indústria, com conteúdo em constante atualização

4. Caminho de Aprendizagem Sistemático

• Aprendizagem progressiva, desde conceitos básicos até aplicações avançadas
• O conteúdo de cada capítulo está organicamente conectado, formando um sistema de conhecimento completo
• Adequado para as necessidades de aprendizes de diferentes níveis

Profundidade Técnica

Parte de Aprendizagem por Reforço

• Detalha o histórico de desenvolvimento da aprendizagem por reforço, desde suas origens na década de 1950 até os últimos avanços do modelo OpenAI o1 em 2024
• Abrange algoritmos centrais: PPO, DQN, Actor-Critic, Gradiente de Política, etc.
• Explica especificamente as aplicações da aprendizagem por reforço em grandes modelos

Técnicas de Ajuste Fino de Grandes Modelos

• Explica detalhadamente a ideia central e os princípios de implementação do LoRA (Adaptação de Baixo Rank)
• Compara e analisa métodos como ajuste fino de parâmetros completos, LoRA, Prefix-Tuning, etc.
• Fornece configurações de parâmetros específicas e sugestões práticas

Técnicas de Alinhamento

• Analisa profundamente o processo de treinamento em duas fases do RLHF: treinamento do modelo de recompensa e aprendizagem por reforço PPO
• Detalha como o DPO simplifica o processo RLHF
• Apresenta métodos de alinhamento emergentes como RLAIF, CAI, etc.

Valor de Aprendizagem

Para Pesquisadores

• Fornece uma estrutura teórica completa e os mais recentes avanços em pesquisa
• Inclui ricas referências e leituras complementares
• Adequado para pesquisa aprofundada sobre vários princípios de algoritmos

Para Engenheiros

• Fornece guias de implementação práticos e exemplos de código
• Inclui configurações de parâmetros detalhadas e sugestões de otimização
• Adequado para iniciar rapidamente e implementar em projetos

Para Aprendizes

• Design de caminho de aprendizagem passo a passo
• Método de ensino visualizado, rico em ilustrações e texto
• Cobertura completa, do zero ao avançado

Sugestões de Uso

1. Estudo Sistemático: Aprenda na ordem dos capítulos para construir um sistema de conhecimento completo.
2. Foco em Pontos Chave: Escolha capítulos específicos para estudo aprofundado, conforme sua necessidade.
3. Combinação Teoria-Prática: Combine o estudo teórico com a prática de código.
4. Acompanhamento Contínuo: Siga as atualizações do repositório para se manter atualizado com as últimas tecnologias.

Este recurso de aprendizagem oferece uma plataforma de conhecimento sistemática, abrangente e prática para estudantes de grandes modelos e aprendizagem por reforço, sendo um dos recursos de aprendizagem em chinês de maior qualidade atualmente neste campo.