CoT生成过程被分解为一系列预测下一个词(token)的动作,直到生成结束符(<eos>)。 强化学习阶段(Reinforcement Learning): 在这个阶段,模型通过在线自我学习的方式提高性能,使用包含“问题(question)”和“答案(answer)”元组的数据集。 模型通过重复采样响应、评估响应的答案正确性,并在线更新其参数。 使用PPO(Proximal...
介绍 强化学习 (Reinforcement learning) 是机器学习的一个子领域用于制定决策和运动自由度控制。强化学习主要研究在复杂未知的环境中,智体(agent)实现某个目标。强化学习最引人入胜的两个特点是 强化学习非常通用,可以用来解决需要作出一些列决策的所有问题:例如,训练机器人跑步和弹跳,制定商品价格和库存管理,玩 Atari...
Claude 和 ChatGPT 都依赖于强化学习(RL)来训练偏好(preference)模型,被选中的回复内容将在后续用于模型的微调,只不过具体的模型开发方法不同。 ChatGPT使用的技术为从人类反馈中进行强化学习(reinforcement learning from human feedback, RLHF),对于同一个输入prompt,人类需要对模型的所有输出结果进行排序,并把质量排...
最后，如果你想了解更多 Q-learning 的内容，可以参看强化学习之父 Richard S. Sutton 那本著名的《Reinforcement Learning: An Introduction》。值得注意的是，OpenAI 为大模型训练使用的 RLHF 方法，旨在让模型从人类反馈中学习，而不是仅仅依赖于预定义的数据集。人类反馈可以有多种形式，包括更正、不同输出的排名...
GAN 的原理是让生成器和判别器相互博弈，生成器生成假的样本，判别器试图区分真假样本，通过不断优化两个模型可以得到更好的生成结果。Reinforcement Learning：强化学习是一种机器学习方法，通过试错来学习如何最大化累积奖励。在强化学习中，智能体需要在与环境的交互中不断优化策略，以达到最大化奖励的目标。强化学习...
人工智能(Artificial Intelligence,AI)和强化学习(Reinforcement Learning,RL)是当前热门的技术领域,通过使用OpenAI Gym可以进行项目开发。本篇文章将介绍人工智能和强化学习的基本概念,以及如何使用OpenAI Gym进行项目开发。我们将深入探讨强化学习的原理和OpenAI Gym的使用方法,并提供实际案例和代码示例,帮助程序员快速上手。
值得注意的是，这些项目使用的是 Unsupervised Learning（无监督学习）或RL（Reinforcement Learning， 强化学习），都不需要标注数据，有较好的可拓展性。Unsupervised Learning 和 RL 在 OpenAI 成立之初是一个难以实践更难以 Scale（规模化）的算法路径，OpenAI 却似乎只关注这个工业上不成熟的技术路径并尝试 Scale 。...
在机器学习中，多智能体（multi-agent）设置变得UI而来越重要。除了最近出现的很多深度多智能体强化学习（deep multi-agent reinforcement learning）的工作外，分层强化学习（hierarchical reinforcement learning），生成对抗网络和分散优化（ decentralized optimization）都可以看作是这种设置。但是，在这些设置中，多个 ...
04AI界的研究生院:Reinforcement Learning强化学习 Nick:AI接下来的一个方向是词语预测,所以我们有了下一个词的预测。你认为有没有办法建立一个物理学家或者一个冯·诺依曼类型的模型,这个模型有一个自洽的物理心理模型,可以产生新的想法,来指导你如何进行聚变?如果可能的话,你怎么能比光速旅行更快呢?有什么办法可...
机器之心编译 参与：吴攀、李亚洲 让机器具备生物一样的进化能力一直是计算机科学的一个热门研究领域，OpenAI 前几天发表了一篇相关研究的论文《用作强化学习的可扩展替代的进化策略（Evolution Strategies as a Scalable Alternative to Reinforcement Learning）》，机器之心当时也对那篇论文和另一篇来自谷歌的相关论文...