【AI大模型与强化学习】大模型DeepSeek R1训练全流程流程详解

课程介绍：【AI大模型与强化学习】——探索DeepSeek R1训练全流程与GRPO算法奥秘 课程概述 本课程【AI大模型与强化学习】是一门深入探索人工智能领域前沿技术的专业课程。我们将详细剖析DeepSeek R1大模型的训练全流程，深入解读其核心强化学习算法GRPO的原理，同时揭示强化学习如何赋能大模型，提升其在复杂任务中的表现。此外，课程还将涵盖大模型蒸馏技术，以及这些技术在人工智能领域的应用与实践。 课程内容 DeepSeek R1训练全流程详解 冷启动阶段：介绍如何收集数千条长思维链（CoT）数据，对DeepSeek-V3-Base进行微调，以改善模型输出的可读性，为后续强化学习做准备。 强化学习阶段：详细讲解DeepSeek-R1如何通过强化学习算法（如GRPO）增强推理能力，以及奖励规则在训练过程中的作用。 监督微调与数据收集：阐述第二阶段监督微调数据的收集过程，以及这一环节对最终模型性能的关键影响。 多阶段训练流程：从监督微调（SFT）到强化学习（RL），再到第二轮监督微调和强化学习，全面解析DeepSeek-R1的完整训练流程。 GRPO算法原理详解 背景与动机：分析传统PPO算法在大规模语言模型微调中面临的挑战，以及GRPO算法的提出背景。 核心思想：深入解读GRPO算法如何通过组内相对奖励优化策略模型，减少对价值网络的依赖。 算法步骤：详细阐述GRPO算法的采样动作组、奖励评估、计算相对优势、策略更新等关键步骤。 优势与比较：将GRPO算法与传统PPO算法在计算效率、稳定性、广泛适用性等方面进行对比，突出GRPO算法的优势。 强化学习赋能大模型本质 强化学习基础：介绍强化学习的基本概念、核心要素（智能体、环境、奖励函数）以及原理（基于马尔科夫决策过程）。 强化学习在大模型中的应用：分析强化学习如何帮助大模型在生成结果的过程中不断试错、学习，并自主优化其生成策略。 案例研究：通过数学推理问题、编码问题等具体案例，展示强化学习在优化大模型生成结果方面的显著优势。 大模型蒸馏技术 蒸馏技术基础：介绍蒸馏技术的基本原理、方法（如基础知识蒸馏、FitNet、FSP等）以及应用场景。 蒸馏技术在大模型中的应用：详细讲解如何将蒸馏技术应用于大模型，实现模型压缩和知识迁移，同时保留模型性能。 挑战与未来趋势：分析蒸馏技术面临的挑战，以及自适应蒸馏、联邦蒸馏等未来发展趋势。 人工智能课程概览 核心课程：介绍人工智能专业的核心课程，如机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。 专业技能：阐述人工智能领域所需的专业技能，包括算法设计、模型训练、数据分析等。 学习资源：推荐相关学习资源，如在线课程、学术论文、开源项目等，帮助学生深入学习人工智能领域的知识。 课程目标 通过本课程的学习，学生将能够： 深入理解DeepSeek R1大模型的训练全流程，掌握其核心强化学习算法GRPO的原理与应用。 掌握强化学习赋能大模型的本质，学会利用强化学习算法优化大模型的生成策略。 了解大模型蒸馏技术的基本原理与应用场景，学会将蒸馏技术应用于大模型压缩和知识迁移。 拓展人工智能领域的知识视野，提升算法设计、模型训练、数据分析等专业技能。