大模型强化学习中的 KL 散度与梯度估计
从二元分布出发,讨论 KL 的采样估计、奖励修正与直接反传,再推导自回归序列中的梯度关系,并用可枚举的例子核对结果。

从二元分布出发,讨论 KL 的采样估计、奖励修正与直接反传,再推导自回归序列中的梯度关系,并用可枚举的例子核对结果。
从一层 Transformer 的矩阵形状出发,算清 Llama、Mixtral 的参数量,再把同一套推导用于 KV Cache、推理计算量和训练显存。附交互计算器与可运行代码。
从一个状态出发,还会不会回来?要等多久?这几节讲常返性,再往下是击中概率和格林函数。
哪些状态能走到一起,第一次到达某个状态要多久,以及到了这个时刻以后,能不能把过程重新开始算。
应随第一章的开头:马氏链是什么,转移矩阵怎么写,不变分布怎么求。后面还有可逆分布和几个例子。
想打羽毛球一直抢不到场,找来的预约脚本又已经跑不动了。改了下 Selenium 和预约流程,把配置和用法放在这里。
这个分类下暂无文章。