大模型、具身智能機器人、自動駕駛等技術爆火的今天，你還在傳統算法的學習中停滯不前嗎？

大模型時代，你需要一本 「技術通關指南」！這可能是首部系統闡述大廠級大模型技術+強化學習的力作！

如果你是對大模型算法有追求的小伙伴，想要快速掌握大模型訓練的核心技術，從理論落地到工程實踐，又苦于找到的學習素材太過理論抽象，那就一定要看看這本由資深算法專家撰寫、深度契合大廠所用所需的重磅新作 ——《大模型算法：強化學習、微調與對齊（全彩）》！

五大核心亮點，解鎖大廠級技術思維

01. 全鏈路覆蓋：從原理到實戰的「技術地圖」

• 系統框架：以大語言模型（LLM）為主線，貫穿強化學習、監督微調（SFT）、直接偏好優化（DPO）、RLHF 等核心算法，同時兼容多模態模型（VLM/MLLM）技術體系。

• 工程導向：深度解析 LoRA、QLoRA 等微調技術的選擇邏輯，DPO 與 RLHF 的對比優化，以及提示工程、RAG 檢索增強生成等免訓練優化技巧，直接對標大廠落地需求。

書中精心繪制超 100 張架構圖，從大模型輸入輸出層的 Token 映射機制，到 PPO 算法的訓練全景圖，再到 DPO 核心代碼邏輯拆解，用視覺化語言降低技術理解門檻，讓抽象的數學公式與算法流程一目了然。

03. 資深專家背書：十年大廠經驗濃縮

作者余昌葉擁有哈工大背景與騰訊等頭部企業十年實戰經驗，主導多項核心 AI 項目落地，深諳工業級大模型訓練的痛點。書中不僅包含前沿理論，更融入數據清洗、超參數調優、幻覺緩解等一線實踐技巧，例如：

• SFT 中如何通過 Batch Size 與學習率的 Scaling Law 提升訓練效率？

• 強化學習 中如何避免「獎勵欺騙」（Reward Hacking）？

• DPO 算法中 β 參數調節對模型能力的多維度影響？

這些細節干貨，正是普通開發者與大廠工程師的認知差關鍵所在。

04. 強化學習「百科全書」：從基礎到進階

不同于市面上碎片化的算法解讀，本書第 5~8 章構建了完整的強化學習知識體系：

• 基礎篇：馬爾可夫決策過程、價值函數、策略梯度等核心概念深度解析；

• 進階篇：A2C、PPO、GRPO 等策略優化算法對比，RLHF 與 RLAIF（AI 反饋強化學習）的前沿應用；

• 拓展篇：多智能體強化學習、模仿學習、分層強化學習等細分領域全覆蓋，為算法研究提供靈感源泉。

全書以 LLM 為載體，但核心技術（如微調策略、對齊算法、解碼優化）均適用于視覺語言模型（VLM）和多模態大語言模型（MLLM），幫助讀者建立跨模態技術遷移能力，緊跟 AIGC、具身智能等前沿方向。

九章內容框架，構建技術縱深

• 第1章 大模型原理與技術概要（夯實基礎）

• 第2章 SFT監督微調（工程落地核心）

• 第3章 DPO直接偏好優化（對齊技術新方向）

• 第4章 免訓練效果優化（提示工程、CoT、RAG等）

• 第5-6章 強化學習基礎與策略優化（算法核心理論）

• 第7章 RLHF與RLAIF（人類/AI反饋強化學習）

• 第8章 邏輯推理能力優化（復雜任務攻堅）

• 第9章 綜合實踐（從訓練到部署全流程）
  

從理論到代碼，從模型訓練到效果評估，每一章都配備「原理圖解 + 實踐指南」，兼顧學術深度與工程實用性。

誰該讀這本書？

? AI 算法工程師：系統梳理大模型訓練算法，掌握大廠級調優技巧；
? 機器學習開發者：基于開源模型快速上手微調與對齊，降低試錯成本；
? 高校學生 / 研究者：構建強化學習與大模型交叉領域的知識體系；
? 跨行業從業者：通過技術通識理解 AI 趨勢，把握產業應用機會。

大模型的預訓練階段門檻極高，但后訓練階段（微調、對齊、優化）才是開發者的主戰場。

市面上缺乏一本既能講透算法原理，又能落地工業級實踐的讀物，這本書凝結了作者十年經驗中『踩過的坑』與『驗證過的解法』，希望幫助讀者少走彎路，真正把大模型技術用起來。

現在入手，即可解鎖：
? 全彩印刷 + 100 + 獨家架構圖，技術細節盡收眼底；
? 加入本書讀者交流群，與作者互動；
? 大廠級項目思維，從算法設計到工程落地全流程貫通。

大模型技術的紅利期正在到來，與其在碎片化知識中迷茫，不如用一本體系化著作筑牢根基。

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