第四階段：深度學習與神經網路

包含100+原創圖解的大模型演算法視覺化學習資源，系統講解LLM、強化學習、微調與對齊技術

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大模型強化學習RLHFGitHubTextFreeChinese

LLM-RL-Visualized 大型模型演算法學習資料詳細介紹

專案概述

LLM-RL-Visualized 是一個包含100多個原創大型模型/強化學習原理圖的開源學習資源庫。這是一個系統性的大型模型演算法可視化教學資源，涵蓋了從基礎概念到進階應用的完整知識體系。

核心內容結構

第1章 大型模型原理與技術概要

  • 1.1 圖解大型模型結構
    • 大型語言模型（LLM）結構全景圖
    • 輸入層：分詞、Token映射與向量生成
    • 輸出層：Logits、機率分佈與解碼
    • 多模態語言模型（MLLM）與視覺語言模型（VLM）
  • 1.2 大型模型訓練全景圖
  • 1.3 Scaling Law（效能的四大擴展定律）

第2章 SFT（監督式微調）

  • 2.1 多種微調技術圖解
    • 全參數微調、部分參數微調
    • LoRA（低秩適配微調）——四兩撥千斤
    • LoRA衍生：QLoRA、AdaLoRA、PiSSA等
    • 基於提示的微調：Prefix-Tuning、Prompt Tuning等
    • Adapter Tuning
    • 微調技術對比與選擇指南
  • 2.2 SFT原理深入解析
    • SFT資料與ChatML格式化
    • Logits與Token機率計算
    • SFT的Label和Loss圖解
    • 對數機率（LogProbs）與LogSoftmax
  • 2.3 指令收集和處理
  • 2.4 SFT實踐指南

第3章 DPO（直接偏好最佳化）

  • 3.1 DPO的核心思想
    • 隱式獎勵模型
    • Loss和最佳化目標
  • 3.2 偏好資料集的建構
  • 3.3 圖解DPO的實作與訓練
  • 3.4 DPO實踐經驗
  • 3.5 DPO進階

第4章 免訓練的效能最佳化技術

  • 4.1 提示工程
  • 4.2 CoT（思維鏈）
    • CoT原理圖解
    • ToT、GoT、XoT等衍生方法
  • 4.3 生成控制和解碼策略
    • 貪婪搜尋、波束搜尋
    • Top-K、Top-P等取樣方法圖解
  • 4.4 RAG（檢索增強生成）
  • 4.5 功能與工具呼叫（Function Calling）

第5章 強化學習基礎

  • 5.1 強化學習核心
    • 強化學習的基礎架構、核心概念
    • 馬可夫決策過程（MDP）
    • 探索與利用、ε-貪婪策略
    • 同策略（On-policy）、異策略（Off-policy）
  • 5.2 價值函數、回報預估
  • 5.3 時序差分（TD）
  • 5.4 基於價值的演算法
  • 5.5 策略梯度演算法
  • 5.6 多智能體強化學習（MARL）
  • 5.7 模仿學習（IL）
  • 5.8 強化學習進階擴展

第6章 策略最佳化演算法

  • 6.1 Actor-Critic（演員-評論家）架構
  • 6.2 優勢函數與A2C
  • 6.3 PPO及其相關演算法
    • PPO演算法的演進
    • TRPO（置信域策略最佳化）
    • 重要性取樣（Importance Sampling）
    • PPO-Clip詳解
  • 6.4 GRPO演算法
  • 6.5 確定性策略梯度（DPG）

第7章 RLHF與RLAIF

  • 7.1 RLHF（基於人類回饋的強化學習）概要
    • 語言模型的強化學習建模
    • RLHF的訓練樣本、總流程
  • 7.2 階段一：圖解獎勵模型的設計與訓練
    • 獎勵模型（Reward Model）的結構
    • 獎勵模型的輸入與獎勵分數
    • 獎勵模型的損失解析
  • 7.3 階段二：多模型聯動的PPO訓練
    • 四種模型的角色圖解
    • 基於KL散度的策略約束
    • 基於PPO的RLHF核心實作
  • 7.4 RLHF實踐技巧
  • 7.5 基於AI回饋的強化學習

第8章 邏輯推理能力最佳化

  • 8.1 邏輯推理（Reasoning）相關技術概覽
  • 8.2 推理路徑搜尋與最佳化
    • MCTS（蒙地卡羅樹搜尋）
    • A*搜尋
    • BoN取樣與蒸餾
  • 8.3 強化學習訓練

第9章 綜合實踐與效能最佳化

  • 9.1 實踐全景圖
  • 9.2 訓練與部署
  • 9.3 DeepSeek的訓練與本地部署
  • 9.4 效果評估
  • 9.5 大型模型效能最佳化技術圖譜

資源特色

1. 可視化教學

  • 100+原創架構圖，系統講解大型模型、強化學習
  • 圖文並茂，每個複雜概念都配有精心設計的示意圖
  • 提供SVG格式向量圖，支援無限縮放

2. 理論與實踐結合

  • 不僅有理論原理圖解，還包含大量實踐指南
  • 提供完整的程式碼範例和偽程式碼實作
  • 涵蓋從研究到工程實作的全流程

3. 前沿技術涵蓋

  • 涵蓋最新的大型模型技術：LLM、VLM、MLLM等
  • 包含前沿的訓練演算法：RLHF、DPO、GRPO等
  • 緊跟產業發展，持續更新內容

4. 系統性學習路徑

  • 從基礎概念到進階應用的遞進式學習
  • 各章節內容有機聯繫，形成完整知識體系
  • 適合不同層次學習者的需求

技術深度

強化學習部分

  • 詳細介紹了強化學習的發展歷程，從20世紀50年代的起源到2024年OpenAI o1模型的最新進展
  • 涵蓋核心演算法：PPO、DQN、Actor-Critic、策略梯度等
  • 專門講解了大型模型中的強化學習應用

大型模型微調技術

  • 詳細解釋了LoRA（低秩適配）的核心思想和實作原理
  • 對比分析了全參數微調、LoRA、Prefix-Tuning等方法
  • 提供具體的參數設定和實踐建議

對齊技術

  • 深入解析RLHF的兩階段訓練流程：獎勵模型訓練和PPO強化學習
  • 詳細說明DPO如何簡化RLHF流程
  • 介紹RLAIF、CAI等新興對齊方法

學習價值

對研究人員

  • 提供完整的理論框架和最新研究進展
  • 包含豐富的參考文獻和延伸閱讀
  • 適合深入研究各種演算法原理

對工程師

  • 提供實用的實作指南和程式碼範例
  • 包含詳細的參數設定和調優建議
  • 適合快速上手和工程實作

對學習者

  • 循序漸進的學習路徑設計
  • 圖文並茂的可視化教學方式
  • 從零基礎到進階應用的全涵蓋

使用建議

  1. 系統學習：按章節順序學習，建立完整知識體系
  2. 重點突破：根據需求選擇特定章節深入學習
  3. 實踐結合：理論學習與程式碼實踐相結合
  4. 持續關注：關注儲存庫更新，跟進最新技術發展

這個學習資源為大型模型和強化學習的學習者提供了一個系統、全面、實用的知識平台，是當前該領域最優質的中文學習資源之一。