My Board

尝试 。 ）传统强化学习与自对弈的区别：传统强化学习与当今强化学习最大的区别在于，强化学习算法（如AlphaZero）的模型是一个拥有数千万个参数的神经网络，即与今天不同通过自我游戏来学习。语言模型因顺序而异。 ）自对弈学习与RLHF的区别：RLHF的目的不是获得机器智能，而是将人类与机器进行匹配，让AI可以更像人类，但无法超越人类，成为超级智能。简而言之：RLHF 与人类一样，更喜欢易于理解的内容，而不是更有逻辑性的内容。



学习自我对战的目标是如何提 挪威电话号码表 高逻辑能力，拥有更大的绝对力量，甚至超越最强的人和专家。 ）RLHF的本质是通过强化学习来训练语言模型，但由于缺乏奖励函数的必要因素，奖励函数需要通过收集人类的反馈来学习。 ）强化学习不是一个模型，而是一个完整的系统，其中包含很多因素。首先，强化学习涉及到智能体，而智能体就是一个模型。其次，涉及到环境。该环境可以是狗主人的家、编程环境或垂直领域。第三，它涉及动作，无论狗是坐着还是其他某种方式的结果。



第四，包括奖励模型，这也很重要。最重要的两个因素是环境和主体。代理人的目标是获得更多的奖励。 （强化学习作文，来源：海外独角兽）语言模型中强化学习的思想本质上是用训练时间代替推理时间。 。为什么 RLHF 优于 SFT？ PPO算法的提出者是伯克利博士和前OpenAI研究员John Shulman。他对 RLHF PPO 提出了两种观点：首先，SFT 会引起幻觉：John Shulman 认为大型模型产生幻觉是因为它们在 SFT 阶段学到了一些错误的感知。