2026大模型算法更新Top3：强化学习微调对齐谁最强？

在近些年期间, 大模型、具身智能机器人、自动驾驶、AGI、AIGC等技术方向, 已然成为科技行业以及资本市场所关注的焦点, 被广泛地视作在未来数年里的核心发展趋势。这些技术正在一步步改变人类赖以生存的生活方式、社会呈现的形态以及全球科技竞争所形成的格局。大模型作为推动这些技术取得进步的核心引擎, 它自身所具备的潜力以及重要性正在一天比一天更加突显出来。

大模型算法强化学习微调与对齐PDF+代码+余昌叶

《大模型算法: 强化学习、微调与对齐》的PDF文档, 页数为242页, 并且带有书签, 同时还给了配套的源代码, 其作者是余昌叶。

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因为训练语料在知识广度方面、规模方面的优势以及多样性方面的优势, 大模型的知识体系跨越多个领域, 大模型不但被应用于互联网业务领域, 而且还在自动驾驶领域、机器人领域、金融领域、设计领域、教育领域等行业展现出巨大潜力资源优势, 凭借卓越超凡出众拔尖的泛化实用能力, 大模型正以势如破竹锐不可当的态势状态推动技术革新与行业进步进展, 对于个人来讲而言, 学习和掌握大模型技术无疑是为迈向未来增添了一项重要关键核心技能本事。通过一种深入却又能浅显表达, 融入非常多自制的原理图, 搭配表格以及示例的方式, 为读者全方位解析大模型的核心技术, 助力读者更有效率地理解并且应用这些技术。

大模型算法中, 强化学习、微调与对齐这个部分, 系统又全面地讲解了大模型技术, 还有训练算法, 这里面包含强化学习、RLHF、PPO、GRPO、DPO、SFT与CoT蒸馏等等, 另外还有多种效果优化措施以及它们的实践。整本书以大语言模型也就是LLM作为核心, 内容涵盖广泛并且深入, 其中绝大部分同样对视觉语言模型也就是VLM和多模态语言模型也就是MLLM适用。这本书适用于AI算法与工程领域的从业者、相关专业的学生, 以及那些希望深入透彻了解大模型技术, 同时并且具备一定AI基础的读者去阅读。

内容架构分为以下三部分。

(1)监督学习以及调优方面, 第1章到第4章的内容包含大模型的基础技术, 还有训练流程, 有监督微词（8FT）训练, 有原理, 有DPO算法以及对齐训练, 有生成与解码策略, 另外还有思维链CCoT、提示工程、检索增强生成RAG以及工具调用等实用技术。

(2) 强化学习, 第5章节至第8章节着重介绍强化学习的基础理论以及分类, 其中包含模仿学习, 多智能体强化学习, DQN系列算法, DPG系列算法, A2C, PPO, ORPO, RL町', RLAIF, MCTS等等。除此之外, 还覆盖逻辑, 推理CReasonil1g) 能力优化, 推理时计算与搜索, 自博弈(Self-Play)等技术。

(3) 综合实践, 第9章讲大模型的训练跟实践, 还讲DeepSeek的训练与部署, 其中涵盖数据与环境准备, 8FT训练, DPO训练, RL盯训练, 蒸馆模型效果评估, 部署以及性能优化。