LLM-RL-Visualized

100+张原理图,一图看懂大模型与强化学习核心算法

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。

开源 free 开源模型
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 4901
维护状态 较活跃
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类开源模型
开发团队changyeyu
所属国家
定价模式free
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
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★ 4901
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2025-04-26 00:00:00
最近更新2026-09-22 00:00:00
维护状态较活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数1

使用教程

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. 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. 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. 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. 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. 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

如何确认成功

仓库目录中出现大量 .svg 矢量图文件,用浏览器打开可无损缩放并选中图中文字,即表示获取成功。

常见问题

Q:README 里没有安装命令,需要装依赖吗?

A:README 未提供任何安装或运行说明,仓库以原创架构图和图文解读为主,克隆后直接用浏览器打开 .svg 或查看图片即可。

Q:图片看不清怎么办?

A:README 说明单击图片可查看高清大图,也可以直接浏览仓库目录中的 .svg 矢量图,矢量图可无限缩放、文字可选中。

Q:可以用于论文或书籍吗?

A:可以。用于论文、书籍等正式出版物时,需按仓库规定的引用格式在参考文献中注明出处,此时可删除图片中原有的原创作者信息。

Q:可以用于商业用途吗?

A:不可以。使用条款明确要求非商业性使用,不得将材料用于任何直接的商业用途。

Q:用于博客或帖子有什么要求?

A:必须保留图片中已包含的原创作者信息与本仓库地址信息。

注意事项

  • README 节选未提供安装、启动或运行命令,本教程仅包含克隆与浏览等通用准备动作,未虚构任何包名与参数。
  • 项目内容为 100+ 张原创架构图,覆盖 Transformer、RLHF、PPO、GRPO、DPO、SFT、CoT 蒸馏、RAG 等主题。
  • 仓库长期勘误与追加,建议 Star 关注以获取更新。
  • 详细解读可参考《大模型算法:强化学习、微调与对齐》一书(豆瓣页面见项目官网链接)。

核心亮点

  • 原创高质量图表,直观展示复杂算法流程,胜过纯文字阅读
  • 覆盖LLM与RL全栈,从Transformer到RLHF,体系完整
  • 作者为《大模型算法》作者,内容权威且有深度

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 图表可能缺乏动态交互,静态图对复杂时序过程表达有限

适用场景

  • 快速入门大模型与强化学习,建立整体知识框架
  • 论文阅读或算法实现前,用图辅助理解核心逻辑
  • 教学备课或技术分享时,直接引用高质量原理图

替代项目

lil's log (Jay Alammar的博客可视化)、The Illustrated Transformer、Hugging Face的RL课程

项目介绍

LLM-RL-Visualized 是学习教育领域的开源项目,由 changyeyu 开发,2025 年首次发布。

在全站 13,090 个收录项目中,它的 GitHub 星标数(4,901)位列前 9%,在学习教育分类的 429 个项目里位列前 14%。

近 41 天,它的 GitHub 星标从 4,766 增加到 4,901,净增 135。

项目保持着较活跃的维护节奏,最近一次代码更新于 2026-09-22。无在线服务,需自行部署或查看,完全免费。

它主要面向的使用场景是:快速入门大模型与强化学习,建立整体知识框架。同类可对比的替代方案包括 lil's log (Jay Alammar的博客可视化)、The Illustrated Transformer、Hugging Face的RL课程。

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