大型語言模型 (LLMs) 和強化學習 (RL)培訓

大型語言模型 (LLMs) 介紹

• LLMs 概覽
• 定義與重要性
• 當前 AI 中的應用

變換器架構

• 什麼是變換器及其工作原理？
• 主要組件與特性
• 嵌入與位置編碼
• 多頭注意力機制
• 前饋神經網絡
• 歸一化與殘差連接

變換器模型

• 自注意力機制
• 編碼器-解碼器架構
• 位置嵌入
• BERT（來自變換器的雙向編碼器表示）
• GPT（生成式預訓練變換器）

性能優化與常見陷阱

• 上下文長度
• Mamba 與狀態空間模型
• Flash attention
• 稀疏變換器
• 視覺變換器
• 量化重要性

改進變換器

• 檢索增強文本生成
• 混合模型
• 思維樹

微調

• 低秩適應理論
• 使用 QLora 進行微調

LLMs 中的縮放定律與優化

• 縮放定律對 LLMs 的重要性
• 數據與模型規模擴展
• 計算資源擴展
• 參數效率擴展

優化

• 模型規模、數據規模、計算預算與推理需求之間的關係
• 優化 LLMs 的性能與效率
• 訓練與微調 LLMs 的最佳實踐與工具

訓練與微調 LLMs

• 從頭開始訓練 LLMs 的步驟與挑戰
• 數據獲取與維護
• 大規模數據、CPU 及內存需求
• 優化挑戰
• 開源 LLMs 現狀

強化學習 (RL) 基礎知識

• 強化學習介紹
• 通過正向強化進行學習
• 定義與核心概念
• 馬爾可夫決策過程 (MDP)
• 動態規劃
• 蒙特卡洛方法
• 時間差分學習

深度強化學習

• 深度 Q 網絡 (DQN)
• 近端策略優化 (PPO)
• 強化學習要素

LLMs 與強化學習的整合

• 將 LLMs 與強化學習結合
• RL 在 LLMs 中的應用方式
• 基於人類反饋的強化學習 (RLHF)
• RLHF 的替代方案

案例研究與應用

• 實際世界中的應用
• 成功故事與挑戰

高級主題

• 高級技術
• 高級優化方法
• 前沿研究與進展

總結與下一步計劃