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模型训练与对齐
模型训练与对齐
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参数高效微调
分布式训练与计算硬件
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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策略对齐中正向与反向 KL 有什么区别?
模型训练与对齐
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策略对齐中正向与反向 KL 有什么区别?的复习状态
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6588
解耦 PPO 如何区分行为策略、近端策略与当前策略?
模型训练与对齐
强化学习与奖励
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解耦 PPO 如何区分行为策略、近端策略与当前策略?的复习状态
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6589
DSPO 如何通过序列级优化与动态过滤训练搜索推理 Agent?
模型训练与对齐
强化学习与奖励
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DSPO 如何通过序列级优化与动态过滤训练搜索推理 Agent?的复习状态
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6590
SAPO 如何以软门控替代策略优化中的硬裁剪?
模型训练与对齐
强化学习与奖励
原理机制
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SAPO 如何以软门控替代策略优化中的硬裁剪?的复习状态
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6806
PaddlePaddle Fluid 如何组织模型程序与执行?
模型训练与对齐
训练框架、调参与排障
概念解释
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PaddlePaddle Fluid 如何组织模型程序与执行?的复习状态
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6810
通用基座大模型与业务模型的建设目标、数据和评估有何不同?
模型训练与对齐
预训练、续训与 SFT
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通用基座大模型与业务模型的建设目标、数据和评估有何不同?的复习状态
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6813
MoE 的 Top-k 离散路由如何参与训练和梯度更新?
模型训练与对齐
训练框架、调参与排障
原理机制
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1
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MoE 的 Top-k 离散路由如何参与训练和梯度更新?的复习状态
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6814
如何通过监督与强化训练培养大模型的分步推理能力?
模型训练与对齐
预训练、续训与 SFT
方案设计
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2
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如何通过监督与强化训练培养大模型的分步推理能力?的复习状态
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6815
教师与学生使用不同分词器时,如何进行 On-Policy Distillation?
模型训练与对齐
蒸馏与模型合并
方案设计
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教师与学生使用不同分词器时,如何进行 On-Policy Distillation?的复习状态
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6817
为什么采用多阶段 SFT,阶段目标与切换应如何设计?
模型训练与对齐
预训练、续训与 SFT
方案设计
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1
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为什么采用多阶段 SFT,阶段目标与切换应如何设计?的复习状态
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6587
策略对齐中正向与反向 KL 有什么区别?
模型训练与对齐
强化学习与奖励
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策略对齐中正向与反向 KL 有什么区别?的复习状态
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