教育網(wǎng)站顏色,網(wǎng)站建設(shè)算什么行業(yè),搜索關(guān)鍵詞查詢工具,網(wǎng)站瀏覽器兼容性通用1. PPO (Proximal Policy Optimization) 核心標(biāo)簽#xff1a; 經(jīng)典基石 / 穩(wěn)定性之王 / RL入門(mén)必修 一句話介紹#xff1a;雖然是2017年提出的經(jīng)典算法#xff0c;但在2025年依然是許多通用任務(wù)的默認(rèn)首選。它就像是自動(dòng)駕駛里的“定速巡航”#xff0c;不求最快#xf…1. PPO (Proximal Policy Optimization)核心標(biāo)簽經(jīng)典基石 / 穩(wěn)定性之王 / RL入門(mén)必修一句話介紹雖然是2017年提出的經(jīng)典算法但在2025年依然是許多通用任務(wù)的默認(rèn)首選。它就像是自動(dòng)駕駛里的“定速巡航”不求最快但求最穩(wěn)保證訓(xùn)練過(guò)程不崩潰。通俗原理想象你在教AI騎自行車。傳統(tǒng)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)可能因?yàn)橐淮嗡さ咕蛷氐撞桓因T了策略更新步幅過(guò)大。PPO通過(guò)一個(gè)“裁剪Clip”機(jī)制強(qiáng)制AI每次只能微調(diào)自己的動(dòng)作習(xí)慣不能大幅度修改。這種“小步快跑”的策略保證了學(xué)習(xí)過(guò)程的下限極大地減少了訓(xùn)練失敗的概率。優(yōu)點(diǎn)極度穩(wěn)定對(duì)超參數(shù)不敏感不需要復(fù)雜的調(diào)參就能跑通。通用性強(qiáng)從機(jī)器人控制到早期的RLHF如ChatGPT早期版本適用范圍極廣。缺點(diǎn)內(nèi)存占用高需要同時(shí)維護(hù)策略網(wǎng)絡(luò)Actor和價(jià)值網(wǎng)絡(luò)Critic。在大模型時(shí)代略顯笨重面對(duì)千億參數(shù)的LLMPPO的顯存消耗和計(jì)算效率逐漸成為瓶頸。**2025現(xiàn)狀**依然是中小型模型和非LLM控制任務(wù)的霸主但在大規(guī)模語(yǔ)言模型訓(xùn)練中逐漸被GRPO等更輕量級(jí)算法取代。2. GRPO (Group Relative Policy Optimization)核心標(biāo)簽DeepSeek同款 / 顯存優(yōu)化 / 高效推理一句話介紹DeepSeek-R1背后的核心算法。它摒棄了龐大的“裁判員Critic模型”通過(guò)組內(nèi)對(duì)比用更少的顯存訓(xùn)練出邏輯推理能力更強(qiáng)的模型。通俗原理PPO需要一個(gè)專門(mén)的“老師”模型來(lái)打分Critic這非常占用顯存。GRPO的做法是給同一個(gè)題目讓AI生成一組比如8個(gè)不同的答案。然后把這組答案放在一起比較比平均水平好的給予獎(jiǎng)勵(lì)比平均水平差的給予懲罰。這種“組內(nèi)相對(duì)排名”的方法不需要額外的模型參數(shù)直接節(jié)省了約一半的顯存資源。優(yōu)點(diǎn)顯著節(jié)省顯存移除了Critic模型同樣的硬件條件下能訓(xùn)練參數(shù)量更大的模型。無(wú)需訓(xùn)練價(jià)值函數(shù)簡(jiǎn)化了訓(xùn)練流程避免了因Critic擬合不佳導(dǎo)致的訓(xùn)練震蕩。缺點(diǎn)依賴采樣多樣性如果生成的答案高度趨同缺乏對(duì)比度訓(xùn)練效果會(huì)大打折扣。2025現(xiàn)狀大語(yǔ)言模型特別是推理類模型訓(xùn)練的主流選擇是個(gè)人開(kāi)發(fā)者和中小實(shí)驗(yàn)室復(fù)現(xiàn)SOTA效果的核心工具。3. GSPO (Group Sequence Policy Optimization)核心標(biāo)簽序列級(jí)優(yōu)化 / 長(zhǎng)文本利器 / MoE模型適配一句話介紹針對(duì)GRPO的進(jìn)階優(yōu)化版。它不再局限于關(guān)注單個(gè)Token的優(yōu)劣而是強(qiáng)調(diào)文本整體序列的流暢度特別適合訓(xùn)練MoE混合專家架構(gòu)的超大模型。通俗原理之前的算法如GRPO有時(shí)會(huì)過(guò)于微觀地關(guān)注某個(gè)詞用得是否準(zhǔn)確。GSPO認(rèn)為文本生成應(yīng)看重整體邏輯Sequence-level。它通過(guò)一種新的數(shù)學(xué)加權(quán)方法根據(jù)整個(gè)序列生成的概率來(lái)動(dòng)態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)力度。這就像修改作文不是盯著錯(cuò)別字改而是著重調(diào)整段落結(jié)構(gòu)和整體邏輯。優(yōu)點(diǎn)方差更小訓(xùn)練更穩(wěn)解決了GRPO在某些極端分布下的不穩(wěn)定性。對(duì)MoE模型極其友好完美適配2025年主流的混合專家模型架構(gòu)如Qwen3等。缺點(diǎn)實(shí)現(xiàn)稍復(fù)雜數(shù)學(xué)推導(dǎo)和代碼實(shí)現(xiàn)相比GRPO更為繁瑣。**2025現(xiàn)狀**正在成為追求極致性能的頭部大廠的新寵特別是在長(zhǎng)文本生成和復(fù)雜邏輯任務(wù)上表現(xiàn)優(yōu)異。4. DAPO (Decoupled Clip and Dynamic Sampling)核心標(biāo)簽工業(yè)級(jí)優(yōu)化 / 動(dòng)態(tài)采樣 / 大規(guī)模訓(xùn)練系統(tǒng)**一句話介紹**它是GRPO的“工業(yè)化改良版”。通過(guò)解耦裁剪機(jī)制和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)采樣專治大模型訓(xùn)練中的“偷懶”和“死記硬背”問(wèn)題。**通俗原理**大模型訓(xùn)練容易出現(xiàn)兩個(gè)極端要么這一批數(shù)據(jù)太簡(jiǎn)單AI全做對(duì)了學(xué)不到東西要么為了防止改動(dòng)太大把有用的更新也給限制了。DAPO主要做了兩點(diǎn)改進(jìn)Clip-Higher允許AI在置信度高的方向上適當(dāng)增大更新步幅。動(dòng)態(tài)采樣實(shí)時(shí)監(jiān)控訓(xùn)練數(shù)據(jù)自動(dòng)過(guò)濾掉太簡(jiǎn)單的題全對(duì)和太難的題全錯(cuò)只保留那些位于“最近發(fā)展區(qū)”的樣本最大化訓(xùn)練效率。優(yōu)點(diǎn)訓(xùn)練效率極高避免無(wú)效計(jì)算將算力集中在有效樣本上。工程屬性強(qiáng)依托于verl等開(kāi)源框架非常適合工程落地。缺點(diǎn)對(duì)數(shù)據(jù)管道要求高需要具備動(dòng)態(tài)篩選數(shù)據(jù)的能力對(duì)底層架構(gòu)有一定要求。**2025現(xiàn)狀**工程落地首選特別是當(dāng)算力資源有限如僅有少量GPU集群但需要沖擊數(shù)學(xué)競(jìng)賽等高難度榜單時(shí)。5. BAPO (Balanced Policy Optimization)核心標(biāo)簽Off-Policy / 平衡機(jī)制 / 舊數(shù)據(jù)利用**一句話介紹**它解決了強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的“數(shù)據(jù)利用率”問(wèn)題。即便利用歷史舊策略產(chǎn)生的數(shù)據(jù)Off-Policy也能通過(guò)動(dòng)態(tài)平衡機(jī)制保證模型學(xué)得又快又好。通俗原理在訓(xùn)練中負(fù)面反饋往往比正面反饋多這會(huì)導(dǎo)致模型變得保守輸出的多樣性熵下降。BAPO引入了一種自適應(yīng)裁剪機(jī)制動(dòng)態(tài)調(diào)整對(duì)正面樣本和負(fù)面樣本的接納程度強(qiáng)行平衡兩者的影響力從而保護(hù)了模型的探索欲望和創(chuàng)造力。優(yōu)點(diǎn)樣本效率高能高效利用舊策略數(shù)據(jù)大幅提升數(shù)據(jù)性價(jià)比。防止模型坍塌有效緩解了RL訓(xùn)練中常見(jiàn)的熵崩塌模型只會(huì)輸出重復(fù)內(nèi)容問(wèn)題。缺點(diǎn)超參調(diào)節(jié)引入了新的平衡參數(shù)需要一定的調(diào)試經(jīng)驗(yàn)。**2025現(xiàn)狀**在需要頻繁利用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行離線強(qiáng)化學(xué)習(xí)的場(chǎng)景中表現(xiàn)卓越。6. ARPO (Agentic Reinforced Policy Optimization)核心標(biāo)簽Agent專用 / 工具調(diào)用 / 多輪對(duì)話**一句話介紹專門(mén)為AI Agent智能體**設(shè)計(jì)的算法。它不僅優(yōu)化AI的語(yǔ)言生成更專注于優(yōu)化AI在多輪對(duì)話中對(duì)工具搜索、代碼解釋器等的調(diào)用策略。通俗原理普通的RL算法通常將整個(gè)對(duì)話視為一個(gè)整體進(jìn)行獎(jiǎng)勵(lì)。但在Agent場(chǎng)景下AI可能第一步選錯(cuò)工具導(dǎo)致后續(xù)步驟無(wú)效。ARPO通過(guò)監(jiān)測(cè)熵值識(shí)別出AI“猶豫不決”的關(guān)鍵步驟如調(diào)用工具前并在這些關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)強(qiáng)制進(jìn)行多次試錯(cuò)采樣Branch Sampling重點(diǎn)突破難點(diǎn)而非盲目地從頭生成到尾。優(yōu)點(diǎn)Agent能力特化在工具調(diào)用Tool Use和復(fù)雜推理任務(wù)上優(yōu)于傳統(tǒng)算法。節(jié)省Token相比于GRPO的全程多次采樣ARPO只在關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)多次采樣大幅降低Token消耗。缺點(diǎn)場(chǎng)景受限專門(mén)針對(duì)多輪推理和工具調(diào)用場(chǎng)景純文本聊天任務(wù)收益有限。**2025現(xiàn)狀**構(gòu)建復(fù)雜AI Agent系統(tǒng)如自動(dòng)寫(xiě)代碼、自動(dòng)科研助手的首選算法?？偨Y(jié)對(duì)比算法核心特點(diǎn)適用場(chǎng)景2025推薦指數(shù)PPO穩(wěn)定、通用、老牌機(jī)器人控制、傳統(tǒng)RL任務(wù)???GRPO省顯存、去Critic、組內(nèi)相對(duì)個(gè)人復(fù)現(xiàn)DeepSeek、大模型推理?????GSPO序列級(jí)優(yōu)化、更穩(wěn)長(zhǎng)文本生成、MoE模型訓(xùn)練????DAPO動(dòng)態(tài)采樣、工程優(yōu)化數(shù)學(xué)競(jìng)賽打榜、追求高效率????BAPO動(dòng)態(tài)平衡、Off-Policy歷史數(shù)據(jù)利用、防止熵崩塌???ARPO工具調(diào)用、關(guān)鍵步探索AI Agent開(kāi)發(fā)、多輪復(fù)雜任務(wù)?????如何學(xué)習(xí)大模型 AI 由于新崗位的生產(chǎn)效率要優(yōu)于被取代崗位的生產(chǎn)效率所以實(shí)際上整個(gè)社會(huì)的生產(chǎn)效率是提升的。但是具體到個(gè)人只能說(shuō)是“最先掌握AI的人將會(huì)比較晚掌握AI的人有競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)”。這句話放在計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的開(kāi)局時(shí)期都是一樣的道理。我在一線互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)工作十余年里指導(dǎo)過(guò)不少同行后輩。幫助很多人得到了學(xué)習(xí)和成長(zhǎng)。我意識(shí)到有很多經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)值得分享給大家也可以通過(guò)我們的能力和經(jīng)驗(yàn)解答大家在人工智能學(xué)習(xí)中的很多困惑所以在工作繁忙的情況下還是堅(jiān)持各種整理和分享。但苦于知識(shí)傳播途徑有限很多互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)朋友無(wú)法獲得正確的資料得到學(xué)習(xí)提升故此將并將重要的AI大模型資料包括AI大模型入門(mén)學(xué)習(xí)思維導(dǎo)圖、精品AI大模型學(xué)習(xí)書(shū)籍手冊(cè)、視頻教程、實(shí)戰(zhàn)學(xué)習(xí)等錄播視頻免費(fèi)分享出來(lái)。第一階段10天初階應(yīng)用該階段讓大家對(duì)大模型 AI有一個(gè)最前沿的認(rèn)識(shí)對(duì)大模型 AI 的理解超過(guò) 95% 的人可以在相關(guān)討論時(shí)發(fā)表高級(jí)、不跟風(fēng)、又接地氣的見(jiàn)解別人只會(huì)和 AI 聊天而你能調(diào)教 AI并能用代碼將大模型和業(yè)務(wù)銜接。大模型 AI 能干什么大模型是怎樣獲得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型應(yīng)用業(yè)務(wù)架構(gòu)大模型應(yīng)用技術(shù)架構(gòu)代碼示例向 GPT-3.5 灌入新知識(shí)提示工程的意義和核心思想Prompt 典型構(gòu)成指令調(diào)優(yōu)方法論思維鏈和思維樹(shù)Prompt 攻擊和防范…第二階段30天高階應(yīng)用該階段我們正式進(jìn)入大模型 AI 進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)學(xué)習(xí)學(xué)會(huì)構(gòu)造私有知識(shí)庫(kù)擴(kuò)展 AI 的能力?？焖匍_(kāi)發(fā)一個(gè)完整的基于 agent 對(duì)話機(jī)器人。掌握功能最強(qiáng)的大模型開(kāi)發(fā)框架抓住最新的技術(shù)進(jìn)展適合 Python 和 JavaScript 程序員。為什么要做 RAG搭建一個(gè)簡(jiǎn)單的 ChatPDF檢索的基礎(chǔ)概念什么是向量表示Embeddings向量數(shù)據(jù)庫(kù)與向量檢索基于向量檢索的 RAG搭建 RAG 系統(tǒng)的擴(kuò)展知識(shí)混合檢索與 RAG-Fusion 簡(jiǎn)介向量模型本地部署…第三階段30天模型訓(xùn)練恭喜你如果學(xué)到這里你基本可以找到一份大模型 AI相關(guān)的工作自己也能訓(xùn)練 GPT 了通過(guò)微調(diào)訓(xùn)練自己的垂直大模型能獨(dú)立訓(xùn)練開(kāi)源多模態(tài)大模型掌握更多技術(shù)方案。到此為止大概2個(gè)月的時(shí)間。你已經(jīng)成為了一名“AI小子”。那么你還想往下探索嗎為什么要做 RAG什么是模型什么是模型訓(xùn)練求解器 損失函數(shù)簡(jiǎn)介小實(shí)驗(yàn)2手寫(xiě)一個(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并訓(xùn)練它什么是訓(xùn)練/預(yù)訓(xùn)練/微調(diào)/輕量化微調(diào)Transformer結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)介輕量化微調(diào)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集的構(gòu)建…第四階段20天商業(yè)閉環(huán)對(duì)全球大模型從性能、吞吐量、成本等方面有一定的認(rèn)知可以在云端和本地等多種環(huán)境下部署大模型找到適合自己的項(xiàng)目/創(chuàng)業(yè)方向做一名被 AI 武裝的產(chǎn)品經(jīng)理。硬件選型帶你了解全球大模型使用國(guó)產(chǎn)大模型服務(wù)搭建 OpenAI 代理熱身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地計(jì)算機(jī)運(yùn)行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何優(yōu)雅地在阿里云私有部署開(kāi)源大模型部署一套開(kāi)源 LLM 項(xiàng)目?jī)?nèi)容安全互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法備案…學(xué)習(xí)是一個(gè)過(guò)程只要學(xué)習(xí)就會(huì)有挑戰(zhàn)。天道酬勤你越努力就會(huì)成為越優(yōu)秀的自己。如果你能在15天內(nèi)完成所有的任務(wù)那你堪稱天才。然而如果你能完成 60-70% 的內(nèi)容你就已經(jīng)開(kāi)始具備成為一名大模型 AI 的正確特征了。這份完整版的大模型 AI 學(xué)習(xí)資料已經(jīng)上傳CSDN朋友們?nèi)绻枰梢晕⑿艗呙柘路紺SDN官方認(rèn)證二維碼免費(fèi)領(lǐng)取【保證100%免費(fèi)】