摘要： 我们如何确保人工智能系统比人类聪明得多并遵循人类意图？ 目前，我们还没有一个解决方案来引导或控制潜在的超级人工智能，并防止其失控。我们当前调整人工智能的技术，例如根据人类反馈进行强化学习，依赖于人类监督人工智能的能力。但人类无法可靠地监督比我们聪明得多的人工智能系统，乙[乙] 其他假设在未来也可能被 阅读全文

摘要： grep 是一个强大的文本搜索工具，在命令行中常用于查找匹配指定模式的文本行。以下是一些常用的 grep 命令示例： 在文件中查找匹配模式的行：grep "pattern" filename，这将在指定的文件中查找包含匹配 "pattern" 的行，并将其打印出来。 忽略字母大小写进行匹配：grep 阅读全文

摘要： 在Vim编辑器中，你可以使用以下命令来进行上下翻页： Ctrl + F：向下翻一页（Forward）。 Ctrl + B：向上翻一页（Backward）。 Ctrl + D：向下翻半页。 Ctrl + U：向上翻半页。 将光标移动到行首可以按下0键，到行尾可以按下 $ 键。 Vim快捷方向键和以单词 阅读全文

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

摘要： 阅读全文