问题答案基模好，能否跳过 SFT 直接 RL？需要最小化 SFT（几千条），不能零 SFTSFT 和 RL 的本质区别？SFT 教"像专家说话"，RL 教"像专家思考"垂直领域的核心竞争力？不是拥有多少数据，而是能否定义出"什么是好结果"从 SFT 到 GRPO，本质是让大模型从"文科生"（博闻强记）进化为"理科生"（举一反三）。参考资料DeepSeek-R1 技术报告GRPO 原始论文。

PPO 是"请翻译帮忙"，DPO 是"直接学原文"。偏好学习可以绕过强化学习，转化为简单的监督学习问题。这不仅降低了训练成本，还提高了稳定性，是大模型对齐领域的一次重要简化。

LLM推理优化的本质是一场与硬件限制的博弈。通过深入理解GPU的工作原理，我们可以设计出越来越精妙的优化策略。特别是全局KV缓存池的设计，它不仅仅是一个技术优化，更是一种架构思维的转变——从"面向批次"到"面向服务"的转变。这种转变让LLM服务真正具备了生产级的效率。请记住：你的每一个字符都在这个精密的系统中流转，而系统正在用尽一切办法，确保没有一个晶体管在空转。

这是一个实现了Mini DeepSeek-v3大语言模型的训练脚本，集成了多项先进的深度学习技术。该脚本支持自动GPU选择和分布式训练，适合在多GPU环境下训练Transformer模型。

比较项方法一：hfd + aria2方法二：huggingface-cli下载速度⭐⭐⭐⭐（最快）⭐⭐（中等）安装复杂度中（需安装 aria2）低（纯 Python 工具）对容器支持需能装 aria2✅ 非常友好自动化脚本支持一般（Shell）✅ 非常适合是否支持断点续传✅ 支持✅ 支持是否支持镜像站✅ HF-Mirror 推荐方式✅ 通过配置适合下载大型模型✅ 强烈推荐✅ 可用但速度较慢。

如图所示：假设你想要解决一个复杂的任务，你没有太多的标记的训练数据，但不幸的是，你不能找到一个类似的任务训练模型。 不要失去所有希望！ 首先，你当然应该尝试收集更多的有标签的训练数据，但是如果这太难或太昂贵，你仍然可以进行无监督的训练（见图 11-5）。 也就是说，如果你有很多未标记的训练数据，你可以尝试逐层训练层，从最低层开始，然后上升，使用无监督的特征检测算法，如限制玻尔兹曼机（RBM；见附录

一、问题描述：以前GPU都用的好好的，突然今天就用不了，程序无法启用GPU，nvidi-smi命令显示：No running process found想起中间卸载过重装过tensorflow-cpu版本；于是卸载重装，仍然无法使用，问题依旧；然后卸载tensorlfow-gpu版本，然后再重装，再使用就OK了这说明tensorflow-gpu的使用是非常依赖于tensorflo...

多GPU卡训练

熵权法中的熵值计算公式如图所示：比如说某个评价的指标完全一样，1,1,1,1,1,1那么m=6，p1到p6的概率均等于1/6；这个时候的熵值是最大的；所以在计算指标权重时，用这种方法反而是数据越小越混乱；权重越大；所以计算权重时都需要将1-ent值；这里的本质是已经将类别分好的，这里的数值代表属于该类别的样本个数；而我在决策树算法中看到的熵值，m=2,p1=1（值为1的是一类）...

既然理论上Max和Min等价，为什么实践中几乎都用Min？在算法的世界里，实验和数学同样重要。MinHash的故事，就是一个完美的例子。“MinHash使用最小值是因为Max不work，Max会严重低估相似度。这与许多教科书和博客的说法完全不同。两个定理的证明是完全对称的。一旦确立了标准，整个社区就沿用了这个约定。让我们用严谨的数学和实验来探寻真相。而k-max需要反向排序，略显不自然。剧透：答案