Публикации по теме 'reinforcement-learning'


Microsoft выпускает DeepSpeed-Chat для обучения RLHF моделей, подобных ChatGPT
Модели, подобные ChatGPT, произвели революцию в работе искусственного интеллекта благодаря своим невероятным возможностям для решения реальных задач, таких как обобщение, кодирование и перевод, достигая уровня производительности человеческих экспертов или даже превосходя их. Несмотря на впечатляющие возможности этих моделей, по-прежнему отсутствует конвейер сквозного обучения с подкреплением с обратной связью человека (RLHF) для обучения модели, подобной ChatGPT. В новой статье..
Сбор бананов с помощью глубокого обучения с подкреплением
Сегодня я поделюсь с вами удивительным алгоритмом, который учится с нуля (нет необходимости в маркированных данных) для сбора желтых бананов, избегая при этом синих бананов. Это очень приятно, не так ли? Прежде чем мы поговорим об алгоритме и агенте, давайте разберемся, как работает обучение с подкреплением. Как работает обучение с подкреплением? Обучение с подкреплением — это подкласс машинного обучения. У нас будет среда и агент … круто Агент предоставляет..
Методы Монте-Карло для обучения с подкреплением
Введение Существует три основных класса методов для решения задач обучения с подкреплением: динамическое программирование , методы Монте-Карло и обучение с разницей во времени . Все эти методы решают полную версию проблемы, включая задержку вознаграждения. Каждый класс методов имеет свои сильные и слабые стороны. Методы динамического программирования хорошо разработаны математически, но требуют полной и точной модели среды. Методы Монте-Карло не требуют модели и..
Обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением
Изучите 3 столпа машинного обучения Итак, вы хотите изучить машинное обучение, а? Я бы не стал тебя винить. За последние пару десятилетий он полностью захватил мир программного обеспечения. Это чрезвычайно востребованный навык практически во всех компаниях по всему миру (по крайней мере, в тех, которые планируют выжить).
InstructGPT
Open.ai обновил свой API с GPT-3 до InstructGPT. InstructGPT создан на основе GPT-3 путем тонкой настройки с учетом отзывов людей с использованием обучения с подкреплением. Модель InstructGPT InstructGPT строится в три этапа. На первом этапе выполняется тонкая настройка предварительно обученного GPT-3 с использованием набора данных 13 КБ. Этот набор данных взят из двух источников: Команда наняла специалистов по маркировке, которых попросили писать и отвечать на подсказки —..
Преимущество алгоритма «актор-критик» (A2C) в обучении с подкреплением с кодами и примерами с использованием…
Сочетание DQN и алгоритма REINFORCE для обучения агентов Итак, в моих предыдущих постах мы обсудили следующие концепции обучения с подкреплением. Основы обучения с подкреплением Формирование многоруких бандитов (МАБ) Монте-Карло на примере Обучение временной разнице с помощью SARSA и Q Learning Разработка игр с использованием обучения с подкреплением и pygame Контекстные бандиты с кодами Обучение окружения тренажерного зала OpenAI с..
Методы Монте-Карло в обучении с подкреплением - Часть 1, методы, основанные на политике
Эта и следующая статьи предназначены для продолжения серии Обучение с подкреплением и должны привести последовательность статей от изначально очень теоретических тем к все большему количеству практических приложений и алгоритмов. Последние две статьи касались введения Марковского процесса принятия решений и объяснения политик и функций ценностей . В следующих двух статьях я хотел бы объяснить методы Монте-Карло (MC) и показать, как их использовать для оценки функции..