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

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