模型训练与对齐

本分类共 9 个专题 · 761 道题

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共 761 道题

排序:

3541
RLHF 如何定义对话偏好和好坏标注标准,并构建偏好数据集?
模型训练与对齐偏好对齐
方案设计
进阶
3547
DPO 与 GRPO 的原理、优缺点和适用场景有何差异?
模型训练与对齐强化学习与奖励
比较选型
进阶
3660
SFT 数据问题不够多样化时,如何改进数据集?
模型训练与对齐训练数据构建与治理
方案设计
进阶
3759
Agent 的训练数据如何构建?
模型训练与对齐训练数据构建与治理
方案设计
进阶
4171
交叉熵与 KL 散度有什么联系和区别,分别适用于哪些任务?
模型训练与对齐训练框架、调参与排障
比较选型
进阶
4418
SFT 是什么,基本原理与流程是什么?
模型训练与对齐预训练、续训与 SFT
概念解释
进阶
4500
训练百亿至千亿参数大模型时,会面临哪些主要工程和算法挑战?
模型训练与对齐分布式训练与计算硬件
系统设计
深入
4512
经典 RLHF 的三个阶段分别是什么,各阶段的输入、输出和目标是什么?
模型训练与对齐偏好对齐
原理机制
进阶
4630
提示词工程与任务专用微调应如何选择?
模型训练与对齐预训练、续训与 SFT
比较选型
进阶
4673
大模型训练常用哪些优化器,AdamW 与 Adam 有什么区别?
模型训练与对齐训练框架、调参与排障
比较选型
进阶