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LLM Learning Notes

欢迎来到雷姆哈滋邦德的频道!!! 这里收录了我平时学习LLM、RL与Post-Train的学习笔记。欢迎大家学习、指正!! (正文保留 Markdown 原稿，数学公式使用 LaTeX 编写)

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• LLM 学习笔记

从数学讲清后训练

• 在分布视角下理解语言模型后训练

  从自回归序列分布和概率树出发，梳理 SFT、RL、On-Policy Distillation 的训练对象、更新信号，以及它们在泛化与灾难性遗忘上的差异。

• DPO 为什么只做偏好分类，却“自带” KL 约束？

  从一次手推过程出发，完整推导 KL-Regularized RL、最优策略、同一 Prompt 下共享的 $Z(x)$，以及 DPO Loss 中隐含的 KL 结构。文章附有三页原始手稿。

后训练基础

• PyTorch 训练底层与 CausalLM 手撕

  从 Tensor、计算图、梯度与 AdamW 出发，串起 CausalLM 的 Logprob、Loss 和参数更新，并进一步手写最小 Llama 风格 Transformer。

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