此问题详见 强化学习笔记(1)—— 概括与基础 1.5 节 我们用MDP对RL中的环境进行建模,所谓 “model-based”,就是指Agent已知环境的变化情况,或者说Agent对环境进行了 “全观测”(full observability)。这种情况下我们已知环境MDP的转移矩阵P和奖励函数R,往往使用动态规划(DP)的方法进行求解 符号说明...
从技术角度看，由于强化学习是策略，它的迁移难度要更大一点，简单说就是做A事和做B事的共同方法论会...
然而，现有的基于模型的强化学习 (Model-based Reinforcement Learning, MBRL) 算法通常从零开始学习领域...
强化学习的预训练模型尚未大规模出现，原因之一在于这类模型的商业化基础较弱。目前AI领域，各大公司倾向于使用庞大的预训练模型，下游任务则在此基础上进行微调。这种模式确保了技术的保密性和商业优势，同时也反映了AI领域的开源特性。强化学习的预训练模型相对较少的原因，还与其技术特性有关。决策大模型...
DPO(Direct Preference Optimization)直接偏好优化方法,DPO通过直接优化语言模型来实现对其行为的精确控制,而无需使用复杂的强化学习,也可以有效学习到人类偏好,DPO相较于RLHF更容易实现且易于训练,效果更好 ModelBase ModelIntroduction shibing624/ziya-llama-13b-medical-loraIDEA-CCNL/Ziya-LLaMA-13B-v1在240万条中...
系统标签: reinforcementneurallearningdelaystasksunknown AneuralreinforcementlearningmodelfortaskswithunknowntimedelaysDanielRasmussen(drasmuss@uwaterloo.ca)ChrisEliasmith(celiasmith@uwaterloo.ca)CentreforTheoreticalNeuroscience,UniversityofWaterlooWaterloo,ON,Canada,N2J3G1AbstractWepresentabiologicallybasedneuralmodelcapable...
DPO(Direct Preference Optimization)直接偏好优化方法,DPO通过直接优化语言模型来实现对其行为的精确控制,而无需使用复杂的强化学习,也可以有效学习到人类偏好,DPO相较于RLHF更容易实现且易于训练,效果更好 ModelBase ModelIntroduction shibing624/ziya-llama-13b-medical-loraIDEA-CCNL/Ziya-LLaMA-13B-v1在240万条中...
image 直接给答案：模型训练：1. 预训练（学习语义，它得知道你在说什么，弄懂是啥意思）2. 指令...
为了向模型提供有关空间布局和时间进展的结构化信息，作者添加了可学习的空间和时间嵌入。空间嵌入将每个...
RSSM模型简介:RSSM(recurrent state-space model)是在 PlaNet以及Dreamer系列的model-based强化学习中采用的,用来估计未知环境状态的模型。他的思想是将循环神经网络(下图(a))与状态空间模型(下图(b))联系在一…