大模型算法:强化学习、微调与对齐_大模型算法:强化学习、微调与对齐
大模型、具身智能机器人、自动驾驶等技术爆火的今天,你还在传统算法的学习中停滞不前吗?
大模型时代,你需要一本**「技术通关指南」**!这可能是首部系统阐述大厂级大模型技术+强化学习的力作!
如果你是对大模型算法有追求的小伙伴,想要快速掌握大模型训练的核心技术,从理论落地到工程实践,又苦于找到的学习素材太过理论抽象,那就一定要看看这本由资深算法专家撰写、深度契合大厂所用所需的重磅新作 ——《大模型算法:强化学习、微调与对齐(全彩)》!
五大核心亮点,解锁大厂级技术思维
01. 全链路覆盖:从原理到实战的「技术地图」
- 系统框架:以大语言模型(LLM)为主线,贯穿强化学习、监督微调(SFT)、直接偏好优化(DPO)、RLHF 等核心算法,同时兼容多模态模型(VLM/MLLM)技术体系。
- 工程导向:深度解析 LoRA、QLoRA 等微调技术的选择逻辑,DPO 与 RLHF 的对比优化,以及提示工程、RAG 检索增强生成等免训练优化技巧,直接对标大厂落地需求。
02. 100 + 全彩架构图:复杂算法可视化解读
书中精心绘制超 100 张架构图,从大模型输入输出层的 Token 映射机制,到 PPO 算法的训练全景图,再到 DPO 核心代码逻辑拆解,用视觉化语言降低技术理解门槛,让抽象的数学公式与算法流程一目了然。
03. 资深专家背书:十年大厂经验浓缩
作者余昌叶拥有哈工大背景与腾讯等头部企业十年实战经验,主导多项核心 AI 项目落地,深谙工业级大模型训练的痛点。书中不仅包含前沿理论,更融入数据清洗、超参数调优、幻觉缓解等一线实践技巧,例如:
- SFT 中如何通过 Batch Size 与学习率的 Scaling Law 提升训练效率?
- 强化学习 中如何避免「奖励欺骗」(Reward Hacking)?
- DPO 算法中 β 参数调节对模型能力的多维度影响?
这些细节干货,正是普通开发者与大厂工程师的认知差关键所在。
04. 强化学习「百科全书」:从基础到进阶
不同于市面上碎片化的算法解读,本书第 5~8 章构建了完整的强化学习知识体系:
- 基础篇:马尔可夫决策过程、价值函数、策略梯度等核心概念深度解析;
- 进阶篇:A2C、PPO、GRPO 等策略优化算法对比,RLHF 与 RLAIF(AI 反馈强化学习)的前沿应用;
- 拓展篇:多智能体强化学习、模仿学习、分层强化学习等细分领域全覆盖,为算法研究提供灵感源泉。
05. 跨领域适用:从 LLM 到多模态的「通用解法」
全书以 LLM 为载体,但核心技术(如微调策略、对齐算法、解码优化)均适用于视觉语言模型(VLM)和多模态大语言模型(MLLM),帮助读者建立跨模态技术迁移能力,紧跟 AIGC、具身智能等前沿方向。
九章内容框架,构建技术纵深
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第1章 大模型原理与技术概要(夯实基础)
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第2章 SFT监督微调(工程落地核心)
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第3章 DPO直接偏好优化(对齐技术新方向)
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第4章 免训练效果优化(提示工程、CoT、RAG等)
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第5-6章 强化学习基础与策略优化(算法核心理论)
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第7章 RLHF与RLAIF(人类/AI反馈强化学习)
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第8章 逻辑推理能力优化(复杂任务攻坚)
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第9章 综合实践(从训练到部署全流程)
从理论到代码,从模型训练到效果评估,每一章都配备「原理图解 + 实践指南」,兼顾学术深度与工程实用性。
谁该读这本书?
✅ AI 算法工程师:系统梳理大模型训练算法,掌握大厂级调优技巧;
✅ 机器学习开发者:基于开源模型快速上手微调与对齐,降低试错成本;
✅ 高校学生 / 研究者:构建强化学习与大模型交叉领域的知识体系;
✅ AI 算法工程师:系统梳理大模型训练算法,掌握大厂级调优技巧;
✅ 机器学习开发者:基于开源模型快速上手微调与对齐,降低试错成本;
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✅ 跨行业从业者:通过技术通识理解 AI 趋势,把握产业应用机会。
普通人如何抓住AI大模型的风口?
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掌握大模型技术你还能拥有更多可能性:
• 成为一名全栈大模型工程师,包括Prompt,LangChain,LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程;
• 能够拥有模型二次训练和微调能力,带领大家完成智能对话、文生图等热门应用;
• 薪资上浮10%-20%,覆盖更多高薪岗位,这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域;
• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。
可能大家都想学习AI大模型技术,也想通过这项技能真正达到升职加薪,就业或是副业的目的,但是不知道该如何开始学习,因为网上的资料太多太杂乱了,如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路,少碰壁,这里我直接把全套AI技术和大模型入门资料、操作变现玩法都打包整理好,希望能够真正帮助到大家。
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