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REINFORCE 算法在强化学习中的意义是什么?
强化学习中基于策略的方法专注于直接学习策略,这是从状态到动作的映射。代理不是估计状态-动作对的值,而是学习一种策略,该策略可以使预期的累积奖励随时间最大化。
在基于策略的方法中,代理通常使用参数化函数 (例如神经网络) 来表示策略。该策略
更大的模型总是更好吗?
LLMs在大型和多样化的数据集上进行训练,这些数据集包括来自书籍,文章,网站和其他公开内容的文本。这些数据集涵盖了广泛的主题、样式和语言,使模型能够理解各种上下文和编写约定。例如,像GPT这样的模型是在包含百科全书、编码论坛和创意写作的数据
AutoML 如何确定训练的停止标准?
"AutoML系统根据多个因素确定训练的停止标准,特别是性能指标、收敛度量和资源限制。最常见的方法是在训练过程中监控验证性能。具体而言,如果性能(如准确率或F1分数)在一定数量的迭代后没有改善(通常称为耐心),则可以停止训练。例如,如果系统