摘要： 选择判断题 标记题干关键词（特别是否定词），避免答错方向（要求选出错误的选项，答成正确的） 选择题： 在得出你认为正确的答案，也要看一下其他选项，也许有更正确的答案:) 对于不会的问题，可以对比不同选项之间的差异，从出题人角度思考可能得答案，以及肯定不对的答案，用排除法提升概率 程序题有时间和允许的 阅读全文

摘要： 作者：爱可可-爱生活链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/665119618来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 要点: 探索了大型语言模型是否能理解和利用心理情感刺激来增强自身，这是人类智能的一个重要方面。 提出“EmotionP 阅读全文

摘要： RAFT：Reward rAnked FineTuning for Generative Foundation Model Alignment 给一批Prompt，先让大模型生成对每一个prompt生成一个answer，然后让RM去给这些prompt-answer对进行打分，把得分高的选出来用于Fi 阅读全文

摘要： https://blog.csdn.net/weixin_72060925/article/details/128145585 阅读全文

摘要： 常见解题方法 捆绑法 相邻的元素必须排在一起，不能分开，可以几个相邻元素捆绑成一个元素参与排列 例题1 A,B,C,D,E 五人并排站成一排，如果A,B必须相邻，则不同的排法有多少种？ 分析 把A,B视为一人，与其他3人参与排列，则相当于4人的全排列，A(4,4)=24种 A和B内部顺序可以变化，A 阅读全文

摘要： 时间复杂度 递归求斐波那契数列时间复杂度:O(2^n) 递归树分析 节点单一子问题代价：函数执行过程中，除去递归调用以外的代价 比如： int fib(int n){ if(n==1 || n==2){//前2项直接返回 return 1; } return fib(n-1)+fib(n-2);// 阅读全文

摘要： 开源大模型火爆，已有大小羊驼LLaMA、Vicuna等很多可选。 但这些羊驼们玩起来经常没有ChatGPT效果好，比如总说自己只是一个语言模型、没有感情blabla，拒绝和用户交朋友。 归根结底，是这些模型没有ChatGPT那么对齐（Alignment），也就是没那么符合人类用语习惯和价值观。 为此 阅读全文

摘要： 以前有人问我“书读了很多之后，但是其中内容都忘记了，那么读书的价值何在呢？” 我说：“训练数据在训练完模型之后就可以删掉了，只要权值文件和网络结构保存好即可” 死记硬背是没有用的，因为死记硬背是一种过拟合的能力，而一个好的机器学习模型应该是泛化性能比较好的，所以好的教育应该是培养一个人举一反三的能力 阅读全文

摘要： John Schulman，研究科学家、OpenAI联合创始人；加州大学伯克利分校计算机科学博士，师从Pieter Abbeel。现领导OpenAI强化学习团队。 本文是对John Schulman(下文中简称为JS)的报告《Reinforcement Learning from Human Fee 阅读全文

摘要： 关键结论： 开源社区模型不具备真正智能，更好的小模型来自大模型的 Scale Down GPT-4模型信息：采用MoE架构，16个experts，800b参数 如何减少幻觉 hallucination？scaling/retrieval/reward model 指令遵循的开源小模型被过度炒作，已经 阅读全文