训练：图片来源与授权

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训练专题曾经有一批概括图；现在不再在网页中使用。训练页里的方法图统一改为论文原图、论文项目图或明确来源的公共图。

文件清单

1. gradient-descent.svg
   来源：https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Gradient_descent.svg
2. neural-network.svg
   来源：https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Neural_network.svg
3. precision-recall.svg
   来源：https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Precisionrecall.svg
4. amdahls-law.svg
   来源：https://commons.wikimedia.org/wiki/File:AmdahlsLaw.svg
5. boxplot-vs-pdf.svg
   来源：https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Boxplot_vs_PDF.svg
6. mapreduce.svg
   来源：https://commons.wikimedia.org/wiki/File:MapReduce.svg
7. pid-loop.svg
   来源：https://commons.wikimedia.org/wiki/File:PID_en.svg
8. normal-distribution.svg
   来源：https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Normal_distribution_pdf.svg
9. histogram-example.svg
   来源：https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Histogram_example.svg
10. pareto-chart.svg
    来源：https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Diagrama_pareto.svg
11. p-control-chart.svg
    来源：https://commons.wikimedia.org/wiki/File:P_control_chart.svg
12. gantt-diagram.svg
    来源：https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Gantt_diagramm.svg
13. roc-curve.svg
    来源：https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Roc_curve.svg
14. variance-bias.svg
    来源：https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Variance-bias.svg
15. confusion-matrix.png
    来源：https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Confusion_Matrix.png

训练专题论文原图

这些图片位于 files/assets/images/paper-figures/training/，用于替换原先的概括图。

文件	来源	用途
chinchilla-isoflop-curves.png	Training Compute-Optimal Large Language Models，Figure 4	解释固定 FLOP 预算下参数量和 token 数的配平
chinchilla-tokens-vs-params.png	Training Compute-Optimal Large Language Models，Figure 15	解释 compute-optimal tokens / parameters scaling
zero-memory-stages.png	ZeRO: Memory Optimizations Toward Training Trillion Parameter Models，Figure 1	解释数据并行状态冗余和 ZeRO 三阶段分片
gpipe-pipeline-parallelism.png	GPipe: Efficient Training of Giant Neural Networks using Pipeline Parallelism，Figure 2©	解释 micro-batch 如何填充 pipeline bubble
instructgpt-rlhf-pipeline.png	Training language models to follow instructions with human feedback，Figure 2	解释 SFT、reward model 和 PPO/RLHF 的训练数据接口
instructgpt-labeler-likert.png	Training language models to follow instructions with human feedback，Appendix Figure 19(a)	解释单条模型输出评分和元信息标注
instructgpt-labeler-ranking.png	Training language models to follow instructions with human feedback，Appendix Figure 19(b)	解释同题多答排序数据如何训练 reward model
instructgpt-main-preference.png	Training language models to follow instructions with human feedback，Figure 1	解释 RLHF 后训练需要看人类偏好胜率
instructgpt-preference-facetted.png	Training language models to follow instructions with human feedback，Figure 4	解释不同 prompt 分布和 labeler 分组下的偏好结果
ppo-clipped-surrogate.png	Proximal Policy Optimization Algorithms，Figure 1	解释 PPO clipped surrogate 如何限制策略概率变化

强化学习专题论文原图

这些图片位于 files/assets/images/paper-figures/reinforcement-learning/。

文件	来源	用途
decision-transformer-architecture.png	Decision Transformer: Reinforcement Learning via Sequence Modeling，Figure 1	解释 return-to-go、state、action 如何被组织成 GPT-style trajectory token
decision-transformer-results-summary.png	Decision Transformer，Figure 2	对比 Decision Transformer、TD Learning 和 Behavior Cloning 的总体表现
decision-transformer-retcond-plots.png	Decision Transformer，Figure 4	解释 return conditioning 与实际性能的关系

训练页还复用了一些其他专题的论文图：

文件	来源	用途
../quantization/qlora-figure-1-memory.png	QLoRA，Figure 1	解释低比特微调的显存构成
../foundations/fp8-formats-figure-1-training-loss.png	FP8 Formats for Deep Learning，Figure 1	解释 FP8 训练需要通过收敛曲线验证
../foundations/sublinear-memory-figure-1-computation-graph.png	Training Deep Nets with Sublinear Memory Cost，Figure 1	解释 activation checkpointing 的重计算换显存
../foundations/data-cards-typology.png	Data Cards，typology figure	解释数据治理和数据文档的多角色视角
../foundations/loss-landscape-figure-resnet56.png	Visualizing the Loss Landscape of Neural Nets	解释优化路径和稳定性排查
../inference/specinfer-workflow.png	SpecInfer，Figure 3	解释投机推理和 token tree verification

使用说明

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