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强化学习
人工智能术语
什么是
强化学习
?
定义
通过奖励信号进行训练,代理学习能够最大化长期回报的行动。
相关术语
根据人类反馈进行强化学习 (RLHF)
一种使用人类偏好信号来塑造模型行为的训练方法。
奖励模式
一种根据偏好信号对输出进行评分的模型,通常用于 RLHF 管道。
人工智能代理
一种可以观察、推理并采取行动来实现目标的软件系统,通常使用工具和内存。
宪法人工智能
一种训练和行为塑造方法,其中模型输出由一组固定的书面原则指导。
代理循环
人工智能代理观察、计划、行动和反思的迭代循环,直到完成目标或达到停止条件。
DPO(直接偏好优化)
一种直接在偏好对上微调模型的训练方法,无需单独的奖励模型。
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Deep Learning
Reinforcement Learning
Machine Learning Basics
Supervised Learning
参见
Red Teaming
Recommendation System
Retrieval
Recall
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Robustness
Quantization
Safety Filter
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Red Teaming
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