大规模语言模型与生成模型：技术原理、架构与应用
本文深入探讨了大规模语言模型（LLMs）和生成模型的技术原理、经典架构及应用。介绍了LLMs的关键特点，如海量数据训练、深层架构和自监督学习，以及常见模型如GPT、BERT和T5。同时，文章详细解析了生成模型的工作原理，包括自回归模型、自编码器和GANs，并讨论了这些模型在自然语言生成、机器翻译、对话系统和数据增强等领域的应用。最后，文章展望了未来的发展趋势，如模型压缩、跨模态生成和多语言多任务学习。
DeepSeek 背后的技术：GRPO，基于群组采样的高效大语言模型强化学习训练方法详解
强化学习（RL）是提升大型语言模型（LLM）推理能力的重要手段，尤其在复杂推理任务中表现突出。DeepSeek团队通过群组相对策略优化（GRPO）方法，在DeepSeek-Math和DeepSeek-R1模型中取得了突破性成果，显著增强了数学推理和问题解决能力。GRPO无需价值网络，采用群组采样和相对优势估计，有效解决了传统RL应用于语言模型时的挑战，提升了训练效率和稳定性。实际应用中，DeepSeek-Math和DeepSeek-R1分别在数学推理和复杂推理任务中展现了卓越性能。未来研究将聚焦于改进优势估计、自适应超参数调整及理论分析，进一步拓展语言模型的能力边界。
