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模型训练与对齐
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训练框架、调参与排障
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预训练、续训与 SFT
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后训练数据有哪些形态?
模型训练与对齐
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0823
如何考虑为每个业务后训练小模型?
模型训练与对齐
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如何考虑为每个业务后训练小模型?的复习状态
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0904
是否做过分布式训练,常见的模型并行方式有哪些?
模型训练与对齐
分布式训练与计算硬件
原理机制
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是否做过分布式训练,常见的模型并行方式有哪些?的复习状态
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1224
LoRA 的低秩矩阵如何初始化?
模型训练与对齐
参数高效微调
原理机制
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LoRA 的低秩矩阵如何初始化?的复习状态
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1226
采用 SFT 和 GRPO 后相对原模型改了什么,数据层面有哪些问题和修改?
模型训练与对齐
强化学习与奖励
项目深挖
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采用 SFT 和 GRPO 后相对原模型改了什么,数据层面有哪些问题和修改?的复习状态
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1229
不同项目为什么分别选择 PPO 和 DDPG?
模型训练与对齐
强化学习与奖励
比较选型
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不同项目为什么分别选择 PPO 和 DDPG?的复习状态
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1230
DDPG 项目的 reward 如何设计?
模型训练与对齐
强化学习与奖励
方案设计
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DDPG 项目的 reward 如何设计?的复习状态
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1231
智驾场景中如何处理交互博弈、保守策略与多种行为风格?
模型训练与对齐
强化学习与奖励
方案设计
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智驾场景中如何处理交互博弈、保守策略与多种行为风格?的复习状态
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1232
行为风格如何输入智能体,输入是连续值还是离散值?
模型训练与对齐
强化学习与奖励
原理机制
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行为风格如何输入智能体,输入是连续值还是离散值?的复习状态
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1233
如何证明模型学到了不同风格的影响,并评估效果?
模型训练与对齐
强化学习与奖励
方案设计
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如何证明模型学到了不同风格的影响,并评估效果?的复习状态
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0764
后训练数据有哪些形态?
模型训练与对齐
训练数据构建与治理
原理机制
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后训练数据有哪些形态?的复习状态
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