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...
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))联系在一起重构的模型(下图(c))。这个方法不仅仅是应用在model-based强化学习中,还在自然语言处理、控制系统等中有所应用(具体不...
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...
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...
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...