该文被密码保护。 阅读全文

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

摘要： 阅读全文

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

摘要： 只有 1% 的标记异常，⼤多数半监督⽅法可以胜过最好的⽆监督⽅法，证明了监督的重要性； (iii) 在受 控环境中，我们观察到针对特定异常类型的最佳⽆监督⽅法甚⾄优于半监督和完全监督⽅法，揭⽰了理解数据特征 的必要性； (iv) 半监督⽅法显⽰出在噪声和损坏数据中实现鲁棒性的潜⼒，这可能是由于它们在 阅读全文