我认为不是说RL不适合用来做NLP,是目前NLP的任务还没有进展到非要用RL不可的阶段,而如果一个任务不是非RL不可,那就完成可能设计出更好的非RL替代方法。 另外说一下我想象的所谓RL阶段NLP。目前NLP领域主要是基于数据集进行学习,NLP有不少序列决策问题,然而如果是从数据集来学,做成序列决策是不方便的,所以强化...
NLP自从有了self attention机制，相当任务的sota基于self attention解码端就已经超越MDP的上限了，言即这些...
在NLP里面，可以是模型生成一段话，通过和人的交互，最终得到一个reward，用这个reward来指导模型学习。
NLP-progress Public Forked from sebastianruder/NLP-progress Repository to track the progress in Natural Language Processing (NLP), including the datasets and the current state-of-the-art for the most common NLP tasks. Python MIT License Updated Sep 4, 2022 amrlib Public Forked from bjasco...
某年看了几篇在NLP任务上应用RL的论文和代码,来总结一下 Resan(IJCAI2018) 论文简介: 论文在self attention模型中,得到n*n的 attention 矩阵 A后,模仿 原来attention 的padding mask, 用rl 根据pooling 分别生成 query 和key 的 mask m_q和m_k 然后 x相乘得到mask m以此来mask掉 大部分attention值,使得atte...
在这篇文章中,我们将简单介绍 LM 和 RL 中的一些概念,并分析 RL 中的「序列决策」是如何作用到 LM 中的「句子生成」任务中的,希望可以帮助只熟悉 NLP 或只熟悉 RL 的同学更快理解 RLHF 的概念。 1. RL: Policy-Based & Value Based 强化学习(Reinforcement Learning, RL)的核心概念可简单概括为:一个...
2. 利用RL辅助学习语义向量,再使用下游任务进行评估。 比如stop,skip或者skim reading,进行信息过滤,虽然理论上lstm也可以实现信息的过滤,但是还是要经过内部四个门进行计算,所以这类工作的motivation是快速阅读。 stop reading:在每一步判断是否需要early stop,但我觉得这样不是很合理,万一后面的就是重要的信息呢。
顶级会议NeurIPS组织了一个关于Datasets and BenchmarksTrack,旨在通过大规模数据和评测来促进领域发展。 本次Track基本涵盖了所有领域的算法,包括图算法,计算机视觉CV,自然语言处理NLP,强化学习RL,语音处理,可解释性,架构搜索NAS,时间序列,因果推断等等。 https://openreview.net/group?id=NeurIPS.cc/2021/Track/Datase...
因为NLP符号包罗万象,其为符号化到token化形成了囊括真实世界在概念或理念世界:出自柏拉图《理想国》的一一映射)为表征态进行对应的慢推理模式训练,NLP的符号化与推理步骤和思考路径的符号化对比也许是一个更精细、更丰富且的符号表达集合,且包含了推理...
OpenAI 发现 RLHF 有助于对齐,但也可能导致模型在某些 NLP 基准上的性能下降,这个现象被称为「对齐税(alignment tax)」。其开发的 InstructGPT 模型有 1.3B 参数。相反,Anthropic 的研究者评估了大小在 13M 到 52B 之间的 7 种不同模型,这些模型...