想象一下，当你第一次独自玩超级马里奥时，你必须不断探索游戏中的环境和重要NPC，才能升级一个安全的地方来获得金币！经过n次奖励和惩罚的探索，你在马里奥游戏中将会变得更加熟练，操作的正确性将会大大提高，最终你将成为游戏高手。
。 Self-play Self-play 是学习 AlphaZero 等算法的综合方法。可以追溯到99年的TD-Gammon算法，其本质是利用AI的无限力量来弥补数据使用的不足。效率。
以AlphaZero为例，在每个游戏中，模型都使用 丹麦 whatsapp 数据 蒙特卡罗树搜索（MCTS）来选择动作。 MCTS 结合了当前神经网络提供的策略和价值来估计每个游戏状态下的最佳动作。具体步骤如下： ）随机初始化：模型从完全随机的初始化状态开始，无需任何人类先验知识。
）Solo Play：模型与自身对战参数。 ）MCTS：在每场比赛中，AlphaZero都会使用MCTS来搜索最佳着法。 MCTS利用策略网络提供的行动概率分布和价值网络提供的态势评估结果来指导搜索。
）策略更新：根据独立对战的结果，利用强化学习来更新神经网络参数，使模型能够逐渐学习到更好的策略。通过自我对弈学习，RLHF 更多 8. Ilja Sutskever 认为，强化学习和自我对弈是通向 AGI 之路上最关键的方法之一。
Ilya 用一句话概括了强化学习：让 AI 使用随机轨迹尝试新任务，如果效果超出预期，则更新神经网络的权重，以便 AI 记得更多地利用这一成功事件并开始下一张。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，即与今天的学习不同自玩。
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。