<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[HKAQGS的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/HKAQGS</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; HKAQGS]]></copyright><item><title><![CDATA[大模型是怎么训练出来的？]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/HKAQGS/article/details/156224522</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/HKAQGS/article/details/156224522</guid><author>HKAQGS</author><pubDate>Fri, 26 Dec 2025 19:32:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[预训练是大模型训练的核心初始阶段，模型通过自监督学习方式在海量无标注数据上建立通用表征能力。ChatGPT的RLHF流程中，奖励模型基于数万组人工对比数据训练，策略优化时采用KL散度约束防止过度偏离原始策略。监督微调（SFT）将预训练模型的通用能力适配到特定垂直领域。典型流程包括：准备高质量标注数据集（规模通常为数千到数百万样本），设计任务相关的损失函数（如分类交叉熵或序列生成损失），选择参数更新策略。强化学习为模型引入动态决策能力，其框架包含状态空间（如对话历史）、动作空间（如生成文本）和奖励函数。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[大模型应用开发岗位必备技能详解]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/HKAQGS/article/details/156222562</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/HKAQGS/article/details/156222562</guid><author>HKAQGS</author><pubDate>Wed, 24 Dec 2025 09:52:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[Python 是当前人工智能和大模型领域事实上的标准编程语言生态丰富：拥有最全面、最成熟的AI和数据处理库（如NumPy, Pandas, Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, Hugging Face Transformers等），极大简化开发流程。简洁易学：语法清晰，开发效率高，适合快速原型验证和迭代。社区强大：拥有庞大的开发者社区，遇到问题容易找到解决方案和资源。框架支持。]]></description><category></category></item></channel></rss>