学海无涯，进一寸有一寸的欢喜
Pursuing simple and universal ideas 追求简单普适的想法
聚焦前沿技术，探索LLM训练与优化的最佳实践
RLHF、DPO、SFT 等后训练方法的研究与实现，提升模型对话能力和安全性
PPO、SAC、DQN 等强化学习算法在大语言模型训练中的应用与优化
分布式训练框架开发，高质量训练数据构建与处理流程设计
分享LLM领域的最新研究成果和技术实践
对比分析DPO和RLHF两种后训练方法的原理、实现和性能差异
深入解析RLHF算法原理、实现细节和在大语言模型训练中的应用
测试各种编程语言的代码高亮效果，包括 Python、JavaScript、C++、CUDA 等