RLHF 与 PPO:用人类偏好对齐语言模型
从 3H 原则到奖励模型与 PPO:策略、评论、奖励、参考四个模型如何协作,GAE 如何估计优势,KL 约束如何防止跑偏
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7 分钟
知识图谱:表示、构建与应用
从语义网到三元组:知识表示、RDF/RDFS/OWL、知识图谱的构建流程(定义、抽取、补全、存储)与领域应用
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6 分钟
DPO:跳过奖励模型的直接偏好优化
从带 KL 约束的 RLHF 目标推导隐式奖励,把偏好对齐转化为二分类损失:DPO 的公式、直觉与优缺点
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5 分钟
知识增强的大语言模型
知识内化与知识外用:预训练阶段融合词法、语义和世界知识,推理阶段用检索、思维链和上下文学习补充外部知识
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7 分钟
大语言模型的评价:能力维度与基准
从基础能力、应用能力到安全可靠性:LLM 的评价维度,以及 MMLU、AlpacaEval、Chatbot Arena 等基准和自动评价方法
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6 分钟
大模型推理部署:KV Cache、PagedAttention 与推理框架
自回归推理的两个阶段、KV Cache 的显存问题、PagedAttention 与连续批处理,以及 vLLM、TGI、TensorRT-LLM、llama.cpp 等框架的选择
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7 分钟
模型压缩:量化与蒸馏
用低精度表示权重和激活:均匀量化、粒度与 QAT/PTQ,以及 LLM.int8、GPTQ、SmoothQuant、AWQ 和知识蒸馏
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8 分钟
提示工程:从手工模板到自动优化
提示的组成与构建策略、离散提示与连续提示、上下文学习,以及 APO、APE 等自动提示优化方法
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7 分钟