大型语言模型（LLM）的训练流程主要包括预训练、监督微调（SFT）和强化学习对齐（RLHF）三个阶段。预训练赋予模型海量知识和推理能力；SFT通过指令微调使模型理解用户指令，而非针对具体任务微调；RLHF则通过人类反馈优化模型输出。奖励模型（RM）作为RLHF的核心组件，通过人类标注的偏好数据（如排序式标注）训练，对模型输出进行评分。强化学习采用PPO算法，结合策略模型和参考模型，利用优势函数优化

本文是源于Datawhale8月集成学习第一章数学基础的高等数学小节，增加了一些概念的解释链接和部分代码的注释，希望对大家有所帮助

本文改编自Datawhale2021年8月集成学习，加入了一些自己的修改和注解。重点介绍了优化模型；训练均方误差与测试均方误差；偏差-方差的均衡；特征提取；压缩估计；降维

本节是CSW224第一部分的最后一节（semi-supervised node classification），用一部分已知标签的节点去预测剩下的未知标签的节点。注意：半监督与监督学习不同，这里将已经学到的模型泛化到上，仅仅是对原图的剩余节点进行分类，因为在学习模型时，原图的未知标签的节点也可能用于训练。这种被称为，与之相对应的是。对于图神经网络，是可以做到归纳式学习。

书生.浦语大模型的大致介绍以及开发平台的示例运行介绍

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简要介绍了Python的第三方库minepy的基本信息、重点介绍在python和Anaconda中的安装过程，包括查询python对应的whl版本和pip的默认安装路径的选择

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