为什么ChatGPT用强化学习而非监督学习？

作者：OneFlow一流科技发布时间：2023-05-11

基于Schulman的演讲内容，以色列巴伊兰大学教授Yoav Goldberg对强化学习在大型语言模型应用必要性作了深度解读，进一步对比论证了监督学习与强化学习的特点，并为未来改进提供了思路。...【查看原文】

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经过这一过程，模型的生成文本能力会变强，且能够根据给定文本前缀，生成符合自然习惯的后续文本，但它并不擅长“交流”。如果我们希望模型能够持续回答查询而不是仅仅完成当前指令，就需要对其进行引导，这个过程称之为“微调”，即继续训练预训练模型，进而使其表现出我们想要的行为（有些人称这是“对齐”模型与使用者期望行为）。

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监督学习，半监督学习，无监督学习的区别是什么

监督学习是机器学习的一种方法，它的目的是在给定的输入和输出数据集中训练模型，使模型能够根据新的输入数据预测期望的输出。在监督学习中，模型的输出是已知的，因此模型能够学习如何将输入映射到输出。常见的监督学习算法包括线性回归，逻辑回归和支持向量机。半监督学习是机器学习的一种方法，它的目的是在给定部分标记和部分未标记的数据集中训练模型。半监督学习的情况通常出现在标记数据集很小，但未标记数据集很大的情况下。半监督学习算法尝试从未标记数据集中学习，并借此提高模型的泛化能力。无监督学习是机器学习的一种方法，它的目

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机器学习中监督学习与无监督学习——有什么区别？

在机器学习领域，有两种方法：监督学习和无监督学习。这完全取决于您的数据是否被标记。标签决定了模型的训练方式，并影响我们从中收集见解的方式。在本文中，我们将探讨监督学习和无监督学习的概念，并强调它们的主要区别。机器学习中的学习类型（更|多优质内|容：java567 点 c0m）监督学习：以标记数据为指导监督学习就像你身边有一位乐于助人的老师。在这种方法中，我们对数据进行了标记，这意味着每条数据都带有特殊的标签或标签。可以把它想象成在大考试之前找到问题的答案。您可以从这些带标签的示例中学习，并对新的、未见过的

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机器学习医疗金融

汐攸攸 2023-05-12

强化学习

什么是强化学习？强化学习 (RL) 是一种功能强大的机器学习 (ML) 方法，近年来在各行各业中得到越来越广泛的应用。这是一种基于反馈的方法，让人工智能 (AI) 驱动的系统（称为 agent，代理）通过反复迭代来学习如何在环境中完成任务。当需要实时决策、缩短周转时间、降低功耗和提高性能时，RL 可以充当得力助手。RL 是人工智能技术的一个子集，在各行各业中的应用越来越普遍，其中包括电子设计自动化 (EDA)。EDA 中的 RL 可助力设计复杂的电子电路和系统，此类设计通常要进行多次迭代，并且需要不断优化

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