平替不止模型,RLHF也有平替了。


GitHub 地址:https://github.com/tatsu-lab/alpaca_farm 论文地址:https://tatsu-lab.github.io/alpaca_farm_paper.pdf







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平替不止模型,RLHF也有平替了。
强化学习是一种试错方法,其目标是让软件智能体在特定环境中能够采取回报最大化的行为。强化学习在马尔可夫决策过程环境中主要使用的技术是动态规划(Dynamic Programming)。流行的强化学习方法包括自适应动态规划(ADP)、时间差分(TD)学习、状态-动作-回报-状态-动作(SARSA)算法、Q 学习、深度强化学习(DQN);其应用包括下棋类游戏、机器人控制和工作调度等。
语言模型经常使用在许多自然语言处理方面的应用,如语音识别,机器翻译,词性标注,句法分析和资讯检索。由于字词与句子都是任意组合的长度,因此在训练过的语言模型中会出现未曾出现的字串(资料稀疏的问题),也使得在语料库中估算字串的机率变得很困难,这也是要使用近似的平滑n元语法(N-gram)模型之原因。
像卷积神经网络(CNN)这样的深度学习模型具有大量的参数;实际上,我们可以调用这些超参数,因为它们原本在模型中并没有被优化。你可以网格搜索这些超参数的最优值,但需要大量硬件计算和时间。改进模型的最佳方法之一是基于在你的领域进行过深入研究的专家的设计和体系结构,他们通常拥有强大的硬件可供使用。常见的简单模型优化技巧包括迁移学习、dropout、学习率调整等