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...
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...
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...
是ChatGPT所说的。)在model-based强化学习领域,根据PlaNet文章中所描述以及结合Dreamerv2的代码Dreamerv2的代码,可以知利用循环神经网络输入输出的确定性关系以及状态空间模型输出的不确定性,可以利用由以往观测来推断当前的隐状态(prior),以及用当前的观测来推断当前隐状态(post)的两种方法来估计隐状态,然后...
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 ORPO比值比偏好优化,不需要参考模型(ref_model)的优化方法,通过ORPO,LLM可以同时学习SFT和对齐,将两个过程整合...
MedicalGPT: Training Your Own Medical GPT Model with ChatGPT Training Pipeline. 训练医疗大模型,实现了包括增量预训练、有监督微调、RLHF(奖励建模、强化学习训练)和DPO(直接偏好优化)。 - jiangtann/MedicalGPT
系统标签: reinforcementneurallearningdelaystasksunknown AneuralreinforcementlearningmodelfortaskswithunknowntimedelaysDanielRasmussen(drasmuss@uwaterloo.ca)ChrisEliasmith(celiasmith@uwaterloo.ca)CentreforTheoreticalNeuroscience,UniversityofWaterlooWaterloo,ON,Canada,N2J3G1AbstractWepresentabiologicallybasedneuralmodelcapable...
强化学习笔记(4)—— 有模型(model-based)prediction 和 control问题(DP方法),本文主讨论MDP中的两个核心问题——预测和控制,并介绍一些经典的model-based方法
而不是抽取该任务的特征 所以预训练模型 比如图像或者语言的 都在强化学习上面体现不出太大的增益 ...
另外，强化学习通常需要大量的样本数据来训练模型，而预训练模型的优势在于可以通过大规模的标记数据来提高...