半年时间拿到大厂offer，全靠这本《大模型算法》通关…… 文末赠书 大模型、具身智能机器人、自动驾驶等技术爆火的今天，你还在传统算法的学习中停滞不前吗？ 大模型时代，你需要一本「技术通关指南」！这可能是首部系统阐述大厂级大模型技术+强化学习的力作！如果你是对大模型算法有追求的小伙伴，想要快速掌握大模型训练的核心技术，从理论落地到工程实践，又苦于找到的学习素材太过理论抽象，那就一定要看看这本由资深算法专家撰写、深度契合大厂所用所需的重磅新作——《大模型算法：强化学习、微调与对齐（全彩）》！ 五大核心亮点，解锁大厂级技术思维 01.全链路覆盖：从原理到实战的「技术地图」系统框架：以大语言模型（LLM）为主线，贯穿强化学习、监督微调（SFT）、直接偏好优化（DPO）、RLHF 等核心算法，同时兼容多模态模型（VLM/MLLM）技术体系。 工程导向：深度解析 LoRA、QLoRA 等微调技术的选择逻辑，DPO 与 RLHF 的对比优化，以及提示工程、RAG 检索增强生成等免训练优化技巧，直接对标大厂落地需求。 02.100 + 全彩架构图：复杂算法可视化解读书中精心绘制超 100 张架构图，从大模型输入输出层的 Token 映射机制，到 PPO 算法的训练全景图，再到 DPO 核心代码逻辑拆解，用视觉化语言降低技术理解门槛，让抽象的数学公式与算法流程一目了然。 03.资深专家背书：十年大厂经验浓缩作者余昌叶拥有哈工大背景与腾讯等头部企业十年实战经验，主导多项核心 AI 项目落地，深谙工业级大模型训练的痛点。书中不仅包含前沿理论，更融入数据清洗、超参数调优、幻觉缓解等一线实践技巧，例如： SFT 中如何通过 Batch Size 与学习率的 Scaling Law 提升训练效率？ 强化学习 中如何避免「奖励欺骗」（Reward Hacking）？ DPO 算法中 β 参数调节对模型能力的多维度影响？ 这些细节干货，正是普通开发者与大厂工程师的认知差关键所在。 04.强化学习「百科全书」：从基础到进阶不同于市面上碎片化的算法解读，本书第 5~8 章构建了完整的强化学习知识体系： 基础篇：马尔可夫决策过程、价值函数、策略梯度等核心概念深度解析； 进阶篇：A2C、PPO、GRPO 等策略优化算法对比，RLHF 与 RLAIF（AI 反馈强化学习）的前沿应用； 拓展篇：多智能体强化学习、模仿学习、分层强化学习等细分领域全覆盖，为算法研究提供灵感源泉。 05.跨领域适用：从 LLM 到多模态的「通用解法」全书以 LLM 为载体，但核心技术（如微调策略、对齐算法、解码优化）均适用于视觉语言模型（VLM）和多模态大语言模型（MLLM），帮助读者建立跨模态技术迁移能力，紧跟 AIGC、具身智能等前沿方向。 九章内容框架，构建技术纵深 第1章 大模型原理与技术概要（夯实基础） 第2章 SFT监督微调（工程落地核心） 第3章 DPO直接偏好优化（对齐技术新方向） 第4章 免训练效果优化（提示工程、CoT、RAG等） 第5-6章 强化学习基础与策略优化（算法核心理论） 第7章 RLHF与RLAIF（人类/AI反馈强化学习） 第8章 逻辑推理能力优化（复杂任务攻坚） 第9章 综合实践（从训练到部署全流程） 从理论到代码，从模型训练到效果评估，每一章都配备「原理图解 + 实践指南」，兼顾学术深度与工程实用性。 谁该读这本书？ ? AI 算法工程师：系统梳理大模型训练算法，掌握大厂级调优技巧； ? 机器学习开发者：基于开源模型快速上手微调与对齐，降低试错成本； ? 高校学生 / 研究者：构建强化学习与大模型交叉领域的知识体系； ? 跨行业从业者：通过技术通识理解 AI 趋势，把握产业应用机会。 大模型的预训练阶段门槛极高，但后训练阶段（微调、对齐、优化）才是开发者的主战场。 市面上缺乏一本既能讲透算法原理，又能落地工业级实践的读物，这本书凝结了作者十年经验中『踩过的坑』与『验证过的解法』，希望帮助读者少走弯路，真正把大模型技术用起来。 现在入手，即可解锁： ? 全彩印刷 + 100 + 独家架构图，技术细节尽收眼底； ? 加入本书读者交流群，与作者互动； ? 大厂级项目思维，从算法设计到工程落地全流程贯通。 大模型技术的红利期正在到来，与其在碎片化知识中迷茫，不如用一本体系化著作筑牢根基。 点击下方链接，立即加入这场「从理论到实战」的技术升级之旅！ ↑限时优惠，快快抢购吧！↑ 想要这本书的朋友，请在公众号后台回复“大模型算法”参与抽奖！ 芒种夏始盛 分享 收藏 点赞 在看