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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
Verifier 与训练评测
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GRPO 如何实现,奖励函数尤其长轨迹奖励如何设计?
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GRPO 如何实现,奖励函数尤其长轨迹奖励如何设计?的复习状态
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0539
LoRA 效果不好时如何定位和改进?
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0541
LoRA 有哪些缺点和改进方向?
模型训练与对齐
参数高效微调
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LoRA 有哪些缺点和改进方向?的复习状态
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0634
了解哪些强化学习优化算法?
模型训练与对齐
强化学习与奖励
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了解哪些强化学习优化算法?的复习状态
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0736
什么是 Reward Hacking,如何识别、定位并治理?
模型训练与对齐
强化学习与奖励
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什么是 Reward Hacking,如何识别、定位并治理?的复习状态
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0896
DPO 的算法原理是什么?
模型训练与对齐
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DPO 的算法原理是什么?的复习状态
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1244
训练一个模型需要哪些步骤和关注点?
模型训练与对齐
预训练、续训与 SFT
原理机制
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训练一个模型需要哪些步骤和关注点?的复习状态
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2913
什么情况下 GRPO 效果较差?
模型训练与对齐
强化学习与奖励
故障排查
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什么情况下 GRPO 效果较差?的复习状态
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3047
SFT 的完整执行流程与训练数据集如何构建?
模型训练与对齐
训练数据构建与治理
方案设计
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SFT 的完整执行流程与训练数据集如何构建?的复习状态
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3449
PPO 中需要训练哪几个模型?
模型训练与对齐
强化学习与奖励
原理机制
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PPO 中需要训练哪几个模型?的复习状态
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0524
GRPO 如何实现,奖励函数尤其长轨迹奖励如何设计?
模型训练与对齐
强化学习与奖励
方案设计
已有答案
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GRPO 如何实现,奖励函数尤其长轨迹奖励如何设计?的复习状态
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