LLM-RL-Visualized

100+张原理图，一图看懂大模型与强化学习核心算法

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署开源模型 🍴 复刻 481 🐛 待处理 3 👀 关注 22

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GitHub 星标 ★ 5006

维护状态维护中

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源项目，无在线服务，需自行部署或查看，完全免费。

项目预览

LLM-RL-Visualized 项目界面预览图 — 图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型

开发团队changyeyu

官网地址https://book.douban.com/subject/37331056

GitHubhttps://github.com/changyeyu/LLM-RL-Visualized

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源项目，无在线服务，需自行部署或查看，完全免费。

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议NOASSERTION

主要语言Python

技术栈/模型ai,algorithm,deep-learning,llm,machine-learning,natural-language-processing,nlp-machine-learning,reinforcement-learning,transformers,vlm

GitHub 星标★ 5006

上线时间2025-04-26 00:00:00

代码更新2026-09-10

仓库体积135.5 MB

本站数据更新2026-11-08

维护状态维护中

收录时间2026-08-09

浏览次数2

项目介绍

LLM-RL-Visualized 是一个专注于大语言模型（LLM）和强化学习（RL）算法可视化的开源项目，由《大模型算法》作者倾力打造。项目提供了100多张原创的原理图，覆盖了从Transformer架构、注意力机制、预训练与微调，到RLHF、PPO、DPO等强化学习核心算法的完整知识体系。它解决了学习者在阅读论文或源码时难以理解复杂算法流程和数学推导的痛点，通过直观的图表将抽象概念具象化，帮助开发者快速建立对LLM和RL技术栈的系统认知。项目以Python为主要工具，可能包含生成这些图表的脚本或代码，便于用户复用和二次创作。其内容不仅适合初学者入门，也为资深研究者提供了快速回顾和梳理知识的参考，是学习大模型技术不可或缺的可视化资源。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 5006

技术标签

ai deep-learning llm machine-learning natural-language-processing

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理；原始文档不完整，部分步骤为通用流程推断，实际安装请以项目官方文档为准。

难度：入门约 5 分钟部署方式：本地安装 5 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

可访问 GitHub 的网络环境
已安装 git 命令行工具
支持 SVG 矢量图查看的浏览器（Chrome/Edge 等）

安装与启动步骤

1克隆仓库

把项目仓库下载到本地，仓库主体是原创架构图（含 .svg 矢量图）与说明文档
```
git clone https://github.com/changyeyu/LLM-RL-Visualized.git
```
2进入项目目录

切换到克隆下来的仓库根目录，后续操作都在该目录内进行
```
cd LLM-RL-Visualized
```
3查看仓库文件

列出仓库内容，确认架构图与文档文件是否存在，README 目录中给出了各图的主题
```
ls -R
```
4查找矢量图

README 说明可在仓库目录中浏览 .svg 格式矢量图，矢量图为“活图”，可无限缩放、可选择文字
```
find . -name "*.svg"
```
5阅读使用条款

使用或二次创作图片前，先阅读仓库根目录 LICENSE 中的使用条款与引用格式