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Awesome GitHub RepositoriesFull-Stack Performance Maps
Visualizations mapping optimizations across hardware, framework, model, and service layers.
Distinct from Hardware Abstraction Layers: Existing candidates focus on specific layers (hardware or model) rather than the cross-layer performance mapping.
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- changyeyu/llm-rl-visualized
changyeyu/LLM-RL-Visualized
4,529在 GitHub 上查看LLM-RL-Visualized 是一个视觉参考库和知识图谱集合，旨在解释大语言模型 (LLM) 和强化学习算法。它提供了一个结构化的概念图和分类系统，涵盖了语言模型对齐与强化学习的交叉领域。 该项目通过复杂工作流的详细视觉映射脱颖而出，例如在人类反馈强化学习 (RLHF) 中奖励模型与策略优化的协调。它对比了不同的偏好优化架构（如 RLHF 和直接偏好优化 DPO），并追溯了从马尔可夫决策过程到 Actor-Critic 框架的强化学习算法理论渊源。 该库涵盖了广泛的能力，包括 LLM 推理优化、参数高效微调技术，以及模型开发管道的顺序阶段。它还提供了模型配置的结构图、Token 解码策略的可视化，以及检索增强生成 (RAG) 和工具集成的操作流程。 其他内容包括神经网络基本操作的插图，以及蒙特卡洛树搜索和知识蒸馏等逻辑推理机制。
Maps software and hardware optimizations across service, model, framework, and hardware layers.
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