• Publicar

Agent RL 😊 Explicación detallada del código PPO

2245
0
2026-10-11 14:28:39
Opinión personal, solo como referencia.
140
44
310
16
780K reproducciones
Resumen
[Práctica] Ajuste fino del modelo grande de Tongyi Qianwen 1.8B para implementar la función de pronóstico del tiempo
43:43
Tongyi Qianwen - Generación de JSON con ajuste fino de modelo grande SFT
13:11
Tongyi Qianwen - Generación de JSON con ajuste fino SFT del modelo grande
31:03
Tongyi Qianwen - Razonamiento y Principios de vLLM de Grandes Modelos
01:26:55
Tongyi Qianwen - ¿Qué son las arquitecturas encoder-decoder y decoder-only del modelo de lenguaje grande?
20:45
Tongyi Qianwen - Construyendo un servicio de inferencia HTTP concurrente desde cero.
54:18
LangChain implementa la mejora de recuperación RAG
46:09
[Fundamentos de Ingeniería de Grandes Modelos] asyncio+uvicorn+fastapi+threadpool
18:50
Tongyi Qianwen - ¡Vamos a escribir un agente juntos!
29:48
Tongyi Qianwen - ¿Cómo crear una herramienta de PPT generada por IA?
24:33
Tongyi Qianwen - Principios de puntuación de modelos
40:05
【Multimodal】Reproduciendo el modelo CLIP de OpenAI
39:14
Las tecnologías importantes de Sora: reconstrucción del modelo ViT (Vision Transformer)
29:07
【Tecnología importante de Sora】Replicación del modelo DiT (Diffusion Transformer)
46:02
【Principio del modelo Mistral】Replicación de la arquitectura Mixture of Experts (MoE)
49:45
[Habilidad esencial de la IA] Marco de inferencia ONNX Runtime
35:05
【Flujo de trabajo de modelo grande】Prueba del proyecto de código abierto Dify.AI
27:54
[Análisis y práctica del proyecto Vanna] Generación de SQL con modelos grandes
55:31
[ChatGPT Escrito a mano - 1/3] Implementar BPE Tokenizer
01:01:34
[Escribiendo ChatGPT a mano - 2/3] Preparando los datos de entrenamiento de GPT (colección de poesía china)
35:16
[ChatGPT Escrito a Mano - 3/3] Modelo GPT & Entrenamiento & Inferencia
42:43
Experimento de aguja en el pajar de LLM
12:32
Interpretación de la implementación de GraphRAG [Parte 1 - Construcción de índices]
27:23
Interpretación de la implementación de GraphRAG [Parte inferior - Consulta]
20:38
【Tongyi Qianwen 2】Capítulo teórico del ajuste fino (pre-entrenamiento/sft/dpo)
14:37
【Tongyi Qianwen 2】Entrenamiento de ajuste fino SFT
44:58
【Tongyi Qianwen 2】Entrenamiento DPO de ajuste fino
46:03
Entender el entrenamiento distribuido de Pytorch DDP de una vez por todas
53:38
Padre de la IA, ganador del Premio Nobel de 2024 - Hinton [Artículo sobre personajes]
14:04
El padre de la IA, Hinton, Premio Nobel de 2024 -- [Artículo sobre el retro-propaganda]
47:55
Para la implementación de modelos grandes, debe comprender la base de datos vectorial Milvus.
27:11
[Implementación práctica] DeepSeek R1 Destilación para entrenar Qwen 3B
31:45
Conjeturas sobre el principio del modelo Qwen2.5 Omni
18:49
【Técnicas de entrenamiento de Pytorch】Entrenamiento automático de precisión mixta AMP
34:34
[Trucos de entrenamiento de Pytorch] Punto de control de activación (Activation Checkpoint)
17:29
[Técnicas de entrenamiento Pytorch] Acumulación de gradientes
22:14
¡Ajuste todas las superpotencias, y admire la gran "red neuronal profunda"!
28:02
【Replicación】Modelos de difusión Flow Matching
27:42
【Reimplementación】Principios e implementación del modelo VAE
27:54
Recreación: reconocimiento de voz con transformador
41:19
Arquitectura del modelo ASR ~ de seq2seq a CTC
59:45
¡DEMO interesante! Voz en tiempo real a texto ~ Silero VAD + SenseVoice
12:11
【01】VLM Gran modelo visual ~ Principio de funcionamiento
20:05
【01】Modelo Visual Grande VLM ~ Capítulo de Interpretación del Código Fuente
22:02
【03】Modelo visual grande VLM~Conocimiento adicional
19:15
¿Inflación de sugerencias de MCP? Hoy hablamos de RAG+MCP
32:49
【Aprendizaje por refuerzo PPO】Empezando por el algoritmo 'Actor-Critic', el predecesor de PPO
43:59
[Aprendizaje por refuerzo PPO] Te mostraré los principios de entrenamiento de PPO.
46:24
[Aprendizaje por refuerzo PPO] Análisis del código fuente de TRL PPO
01:02:54
Aprendizaje por refuerzo PPO - ¡Te enseño paso a paso cómo entrenar tu modelo!
46:25
¿Cómo implementar un tokenizador para imágenes y audio? Entra y te enseñaré.
40:07
Cuantificación de imágenes VQ-VAE - Práctica de clasificación de dígitos escritos a mano
25:31
【Reproducción】Desde CosyVoice hasta la cuantificación FSQ
30:55
【Reproducción】Aplicación de la "interpolación lineal" en CosyVoice
27:29
【Práctica】Marco de desarrollo de agentes inteligentes de Alibaba Agentscope
44:10
[Sistema de recomendación generativo] Interpretación del proyecto de código abierto MiniOneRec
33:24
【Sistema de recomendación generativo】Interpretando MiniOneRec (01) Cuantificación de productos RQ-VAE
40:18
【Sistema de recomendación generativo】Interpretación de MiniOneRec (02) Predicción de productos de entrenamiento Qwen SFT
18:42
[Sistema de recomendación generativa] MiniOneRec (03) - Ordenación de recomendaciones de productos GRPO RL
41:47
【Gran modelo visual】¿Cómo identificar diferentes objetos de la misma especie? (Parte 1)
21:54
【Modelo visual grande】¿Cómo identificar diferentes objetos de la misma especie? (Parte media)
46:35
【Grandes Modelos Visuales】¿Cómo identificar diferentes objetos de la misma especie? (Parte 2)
44:30
【Entrenamiento paralelo de datos】Explicación detallada de deepspeed zero0~zero3
51:17
[Retropropagación] Explicación Detallada
37:16
[Diagrama] Entendiendo la inferencia de cuantificación INT8 de una vez (Parte 1) | W8A8 vs W8A16
35:37
【Tutorial gráfico】Comprende la inferencia de cuantificación INT8 de una vez (Parte 2) | Cuantificación de activación suave
53:00
【Charla superficial sobre Coding Agent RL】Fuentes de datos, recopilación de trayectorias, función de recompensa~
43:58
¡[Principio y Realización] Entiende las redes generativas adversarias (GAN) en segundos! Generación de rostros con IA~
23:22
【Tutorial de despliegue】¡PC personal ejecuta Qwen3.8-27B! ¡La salida de tokens es realmente rápida!
15:05
【Tutorial de Ray para principiantes】Uso básico + entrenamiento distribuido práctico | Basado en Alibaba Cloud EMR Serverless Ray
55:13
【01. Resumen】 Xiaomi Mimo Agent-RL
23:24
[02. Ejecución de agente y recompensa] Xiaomi Mimo Agent-RL
31:27
【03.verl de extremo a extremo】 Xiaomi Mimo Agent-RL
42:21
Agent RL 😊 Explicación detallada del código PPO
57:20
【Ray Avanzado (Parte 1)】Introducción a los frameworks Ray Data y Ray Daft | Basado en Alibaba Cloud EMR Serverless Ray
23:27
【Ray Avanzado (Parte 2)】Práctica de los frameworks Ray Data y Ray Daft | Basado en Alibaba Cloud EMR Serverless Ray
39:26
[Análisis de código fuente] Aprendizaje por refuerzo agéntico de veRL
01:10:30
Servicio al cliente
Arriba
赛事库 课堂 2021拜年纪