2. 强化学习与NLP的结合 当我们谈论自然语言处理(NLP)时,我们通常指的是与人类语言相关的任务,如机器翻译、情感分析、问答系统等。近年来,强化学习已成为NLP领域的一个热门研究方向,因为它为处理一些传统困难的NLP问题提供了新的视角和方法。 2.1 为什么在NLP中使用强化学习? 许多NLP任务的特点是其输出是结构化的、...
强化学习简介:从相关RL理论出发,介绍RLHF中PPO的loss function各项意义 RLHF in NLP:介绍instruct GPT训练流程,关注RLHF部分的开源代码/数据集构造指南/其他框架向优化(多粒度/多目标) RLHF是必须的吗?:介绍RLHF的“竞对”/“SL替身”算法 强化学习简介 强化学习(Reinforcement Learning)是一种时序决策学习框架,通...
基于模型的深度强化学习的优点在于可以采用高效的监督学习去学习模型,并能够推理模型的不确定性;缺点在于学习模型加上构建价值函数会包含两个近似误差来源。 Figure5:MCTS在围棋中的应用 3. RL for NLP 3.1 RL for 基础NLP任务 在一些涉及序列化决策的NLP基础任务中,如多文档信息抽取、指代消解、文本去噪、文本摘要,...
机器翻译是NLP领域的一个重要问题，也是强化学习可以应用的领域之一。传统的机器翻译方法主要基于统计机器翻译（Statistical Machine Translation，SMT）和神经机器翻译（Neural Machine Translation，NMT）。SMT方法需要手动设计特征和翻译规则，而NMT方法则利用神经网络模型直接进行翻译。强化学习可以用于机器翻译的改进。在RL方...
第一篇是 sequence generative adversarial nets with policy gradient,这是首篇用 GAN 在 NLP 上的应用,此前 GAN 不能应用文本生成和自然语言处理,这时,强化学习就起到了决定性的作用,这是至关重要的一部分,所以今天我们拿出来讲一下,而且 sequence 也比较出名和具有代表性,是强化学习在文本生成的一个应用。
强化学习的过程是是智能体在环境中进行探索，通过最大化期望累计奖励来优化参数的过程。在LLM微调的任务...
【导读】本文全面系统性梳理介绍了强化学习用于发掘GAN在NLP领域的潜力,请大家阅读。 专知公众号转载已获知乎作者SCUT 胡杨授权。 原文地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/2916880 1. 基础:文本生成模型的标准框架 文本生成(Text Generation)通过机器学习+自然语言处理技术尝试使AI具有人类水平的语言表达能力,从一定程度...
对探索方案的改进和分层强化），“探索低效”直接导致的会是RL的训练逻辑不能成立，所以在NLP的任务下...
nlp强化学习 nlp数据增强方法,文章目录一、简单的数据增强技术EDA(EasyDataAugmentation)即NormalAugmentationMethod1、`同义词替换`(SynonymReplacement,SR):2、`随机插入`(RandomInsertion,RI):3、`随机交换`(RandomSwap,RS):4、`随机删除`(RandomDeletion,RD):5、`
强化学习 nlp 代码 强化学习在自然语言处理中的代码示例 引言 随着人工智能的迅速发展,自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)成为了研究和应用的热点领域。强化学习(Reinforcement Learning, RL)作为一种机器学习方法,也在NLP中展示出了强大的潜力。本文将介绍强化学习在NLP中的应用,并提供相关的代码示例。