摘要： 在强化学习中，PPO（Proximal Policy Optimization）算法是一种基于策略梯度的方法，用于训练强化学习智能体。PPO算法中引入Critic模型的主要目的是为了提供一个价值估计器，用于评估状态或状态动作对的价值，从而辅助策略的更新和优化。 虽然奖励模型（Reward Model 阅读全文

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摘要： 说明：左边是一个与Show probabilities设置为 的OpenAI Playground 基本一致的界面Full spectrum。提示是Are bugs real?，随后突出显示的文本是模型生成的完成。令牌根据模型预测的概率进行着色，绿色最有可能，红色最不可能。左侧的下拉菜单显示了在特定 阅读全文

摘要： RLHF不擅长推理、事实等固定答案的优化，擅长自由度更高的生成；RLHF的上限取决于预训练模型本身的能力，对于多项选择这种需要推理、知识和输出格式固定的任务，预训练后的GPT-4[2]能到73.7%，RLHF之后只到了74%，单独看很多任务还有下降。 当奖励模型从 SFT 模型或预训练的 GPT-3 阅读全文

摘要： 要修改Jupyter Notebook内核对应的Python地址，可以按照以下步骤进行： 打开终端或命令提示符。 列出当前可用的Jupyter Notebook内核。运行以下命令：jupyter kernelspec list，这将列出已安装的内核及其位置。 找到您想要修改的内核对应的配置文件。在上 阅读全文

摘要： 综上，PPO算法是一种具体的Actor-Critic算法实现，比如在对话机器人中，输入的prompt是state，输出的response是action，想要得到的策略就是怎么从prompt生成action能够得到最大的reward，也就是拟合人类的偏好。具体实现时，可以按如下两大步骤实现 首先定义4 阅读全文

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摘要： GPT-4 所采用的「预测下一个词」模式，存在着明显的局限性：模型缺乏规划、工作记忆、回溯能力和推理能力。 由于模型依赖于生成下一个词的局部贪婪过程，而没有对任务或输出的全局产生深入的理解。因此，GPT-4 擅长生成流畅且连贯的文本，但不擅长解决无法以顺序方式处理的复杂或创造性问题。 比如，用范围在 阅读全文

摘要： 在Excel中，你可以使用FIND或SEARCH函数来判断一个单元格是否包含某个字符。这两个函数都会返回子字符串在单元格内容中的起始位置，如果没有找到子字符串，则返回错误。 FIND和SEARCH函数的基本语法是相似的，但FIND函数区分大小写，而SEARCH函数不区分大小写。 以下是FIND和SE 阅读全文