第四阶段：深度学习与神经网络

包含100+原创图解的大模型算法可视化学习资源，系统讲解LLM、强化学习、微调与对齐技术

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大模型强化学习RLHFGitHubTextFreeChinese

LLM-RL-Visualized 大模型算法学习资料详细介绍

项目概述

LLM-RL-Visualized 是一个包含100多个原创大模型/强化学习原理图的开源学习资源库。这是一个系统性的大模型算法可视化教学资源，涵盖了从基础概念到高级应用的完整知识体系。

核心内容结构

第1章 大模型原理与技术概要

  • 1.1 图解大模型结构
    • 大语言模型（LLM）结构全景图
    • 输入层：分词、Token映射与向量生成
    • 输出层：Logits、概率分布与解码
    • 多模态语言模型（MLLM）与视觉语言模型（VLM）
  • 1.2 大模型训练全景图
  • 1.3 Scaling Law（性能的四大扩展规律）

第2章 SFT（监督微调）

  • 2.1 多种微调技术图解
    • 全参数微调、部分参数微调
    • LoRA（低秩适配微调）——四两拨千斤
    • LoRA衍生：QLoRA、AdaLoRA、PiSSA等
    • 基于提示的微调：Prefix-Tuning、Prompt Tuning等
    • Adapter Tuning
    • 微调技术对比与选择指南
  • 2.2 SFT原理深入解析
    • SFT数据与ChatML格式化
    • Logits与Token概率计算
    • SFT的Label和Loss图解
    • 对数概率（LogProbs）与LogSoftmax
  • 2.3 指令收集和处理
  • 2.4 SFT实践指南

第3章 DPO（直接偏好优化）

  • 3.1 DPO的核心思想
    • 隐式的奖励模型
    • Loss和优化目标
  • 3.2 偏好数据集的构建
  • 3.3 图解DPO的实现与训练
  • 3.4 DPO实践经验
  • 3.5 DPO进阶

第4章 免训练的效果优化技术

  • 4.1 提示工程
  • 4.2 CoT（思维链）
    • CoT原理图解
    • ToT、GoT、XoT等衍生方法
  • 4.3 生成控制和解码策略
    • 贪婪搜索、波束搜索
    • Top-K、Top-P等采样方法图解
  • 4.4 RAG（检索增强生成）
  • 4.5 功能与工具调用（Function Calling）

第5章 强化学习基础

  • 5.1 强化学习核心
    • 强化学习的基础架构、核心概念
    • 马尔可夫决策过程（MDP）
    • 探索与利用、ε-贪婪策略
    • 同策略（On-policy）、异策略（Off-policy）
  • 5.2 价值函数、回报预估
  • 5.3 时序差分（TD）
  • 5.4 基于价值的算法
  • 5.5 策略梯度算法
  • 5.6 多智能体强化学习（MARL）
  • 5.7 模仿学习（IL）
  • 5.8 强化学习高级拓展

第6章 策略优化算法

  • 6.1 Actor-Critic（演员-评委）架构
  • 6.2 优势函数与A2C
  • 6.3 PPO及其相关算法
    • PPO算法的演进
    • TRPO（置信域策略优化）
    • 重要性采样（Importance Sampling）
    • PPO-Clip详解
  • 6.4 GRPO算法
  • 6.5 确定性策略梯度（DPG）

第7章 RLHF与RLAIF

  • 7.1 RLHF（基于人类反馈的强化学习）概要
    • 语言模型的强化学习建模
    • RLHF的训练样本、总流程
  • 7.2 阶段一：图解奖励模型的设计与训练
    • 奖励模型（Reward Model）的结构
    • 奖励模型的输入与奖励分数
    • 奖励模型的Loss解析
  • 7.3 阶段二：多模型联动的PPO训练
    • 四种模型的角色图解
    • 基于KL散度的策略约束
    • 基于PPO的RLHF核心实现
  • 7.4 RLHF实践技巧
  • 7.5 基于AI反馈的强化学习

第8章 逻辑推理能力优化

  • 8.1 逻辑推理（Reasoning）相关技术概览
  • 8.2 推理路径搜索与优化
    • MCTS（蒙特卡洛树搜索）
    • A*搜索
    • BoN采样与蒸馏
  • 8.3 强化学习训练

第9章 综合实践与性能优化

  • 9.1 实践全景图
  • 9.2 训练与部署
  • 9.3 DeepSeek的训练与本地部署
  • 9.4 效果评估
  • 9.5 大模型性能优化技术图谱

资源特色

1. 可视化教学

  • 100+原创架构图，系统讲解大模型、强化学习
  • 图文并茂，每个复杂概念都配有精心设计的示意图
  • 提供SVG格式矢量图，支持无限缩放

2. 理论与实践结合

  • 不仅有理论原理图解，还包含大量实践指南
  • 提供完整的代码示例和伪代码实现
  • 涵盖从研究到工程落地的全流程

3. 前沿技术覆盖

  • 涵盖最新的大模型技术：LLM、VLM、MLLM等
  • 包含前沿的训练算法：RLHF、DPO、GRPO等
  • 紧跟行业发展，持续更新内容

4. 系统性学习路径

  • 从基础概念到高级应用的递进式学习
  • 各章节内容有机联系，形成完整知识体系
  • 适合不同层次学习者的需求

技术深度

强化学习部分

  • 详细介绍了强化学习的发展历程，从20世纪50年代的起源到2024年OpenAI o1模型的最新进展
  • 涵盖核心算法：PPO、DQN、Actor-Critic、策略梯度等
  • 专门讲解了大模型中的强化学习应用

大模型微调技术

  • 详细解释了LoRA（低秩适配）的核心思想和实现原理
  • 对比分析了全参数微调、LoRA、Prefix-Tuning等方法
  • 提供具体的参数设置和实践建议

对齐技术

  • 深入解析RLHF的两阶段训练流程：奖励模型训练和PPO强化学习
  • 详细说明DPO如何简化RLHF流程
  • 介绍RLAIF、CAI等新兴对齐方法

学习价值

对研究者

  • 提供完整的理论框架和最新研究进展
  • 包含丰富的参考文献和扩展阅读
  • 适合深入研究各种算法原理

对工程师

  • 提供实用的实现指南和代码示例
  • 包含详细的参数设置和调优建议
  • 适合快速上手和工程落地

对学习者

  • 循序渐进的学习路径设计
  • 图文并茂的可视化教学方式
  • 从零基础到高级应用的全覆盖

使用建议

  1. 系统学习：按章节顺序学习，建立完整知识体系
  2. 重点突破：根据需求选择特定章节深入学习
  3. 实践结合：理论学习与代码实践相结合
  4. 持续关注：关注仓库更新，跟进最新技术发展

这个学习资源为大模型和强化学习的学习者提供了一个系统、全面、实用的知识平台，是当前该领域最优质的中文学习资源之一。