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模型训练与对齐
模型训练与对齐
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偏好对齐
强化学习与奖励
训练框架、调参与排障
训练数据构建与治理
预训练、续训与 SFT
蒸馏与模型合并
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SFT、DPO、PPO 与 GRPO 的目标、机制和适用条件如何比较?
模型训练与对齐
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SFT、DPO、PPO 与 GRPO 的目标、机制和适用条件如何比较?的复习状态
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2699
如何评估微调或训练后模型的效果?
模型训练与对齐
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如何评估微调或训练后模型的效果?的复习状态
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2701
PPO 的 Value Model 或 Critic 起什么作用?
模型训练与对齐
强化学习与奖励
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PPO 的 Value Model 或 Critic 起什么作用?的复习状态
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2702
GRPO 如何估计组内优势?
模型训练与对齐
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GRPO 如何估计组内优势?的复习状态
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2703
轨迹级奖励与 Token 级优化之间如何分配贡献?
模型训练与对齐
强化学习与奖励
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轨迹级奖励与 Token 级优化之间如何分配贡献?的复习状态
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2705
训练时如何选择关键超参数并判断其影响?
模型训练与对齐
训练框架、调参与排障
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训练时如何选择关键超参数并判断其影响?的复习状态
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2706
如何构建 chosen/rejected 偏好对,模型答案优于标注答案时如何处理?
模型训练与对齐
偏好对齐
方案设计
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如何构建 chosen/rejected 偏好对,模型答案优于标注答案时如何处理?的复习状态
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2715
微调过程中遇到过哪些问题,如何定位并解决?
模型训练与对齐
训练框架、调参与排障
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微调过程中遇到过哪些问题,如何定位并解决?的复习状态
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2716
QLoRA 如何工作,与 LoRA 有什么关系?
模型训练与对齐
参数高效微调
原理机制
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QLoRA 如何工作,与 LoRA 有什么关系?的复习状态
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2770
生成式推荐 SFT 阶段训练哪些任务?
模型训练与对齐
预训练、续训与 SFT
原理机制
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生成式推荐 SFT 阶段训练哪些任务?的复习状态
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2697
SFT、DPO、PPO 与 GRPO 的目标、机制和适用条件如何比较?
模型训练与对齐
强化学习与奖励
比较选型
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SFT、DPO、PPO 与 GRPO 的目标、机制和适用条件如何比较?的复习状态
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