delta rl

如何解决大模型在继续预训练或微调后出现的灾难性遗忘...

目标任务增益\Delta_{g} = A(\pi_{\theta_{T}}, T) - A(\pi_{\theta_{0}}, T)，A(\pi_{\theta_{T}}, T)表示训练T步后模型在目标任务T上的准确率。非目标任务遗忘度\Delta_{d} = \frac{1}{M} \sum_{j=1}^{M} [A(\pi_{\theta_{0}}, T_{j}') - A(\pi_{\theta_{T

强化学习(RL)中有哪些重要的理论结果?

在具有常数r_0,C_0 > 0的标准性假设1下，对于任意\delta \in (0,1)和\epsilon \leq 2r_0，如果n \geq \frac{1}{C_0 (\epsilo...

字母解释法字母解释对照表

C: CHARLIE ['tʃɑrlɪ] - 人名，可能指代特定人物 D: DELTA ['dɛltə] - 三角形的代称 E: ECHO ['ɛko] - 回声，也指模仿或...

魔鬼中的天使,蓝旗亚Rally037

可惜由于沃尔特·罗尔(Walter Rhrl)和马尔库·阿伦(Markku Alén)的积分分布太过平均,车手总冠军被驾驶奥迪Quattro赛车的米科拉夺走(Hannu Mikkola)。在Groupe B短暂的5年历史中,只有4...

Online Merging Optimizers for Boosting Rewards and Mitig...

Online merging optimizer 是一种在RLHF过程中部署的优化器，旨在持续提升奖励（reward）的同时不降低模型的通用能力，通过将自身部署在离线合并算...

五机构最近公布了史上最全的开源模型「OLMo」,该模型...

4.3 阶段二:通过 Delta Learning 进行偏好微调 (DPO) 在传统的后训练流程中,偏好微调(如 RLHF/DPO)主要用于将模型与人类价值观对齐。但...

美国ULA拥有AtlasV和Delta4 Medium两个运力差不多的...

Delta4-heavy是现役世界最强火箭，纯国产，一次4亿多；Atlas 5超级模块化组装。按照最大直径、助推器数量、有无上面级可以模块化为401到552等20...

大家对Cascode结构怎么理解?

M1管用一阶模型代替，M2管为体现其特殊，仍保留CG结构，RL在本段是变化量首先明确一点，对于输入阻抗来说有R_{in}=R_{由vin向上看的电阻..._GitHDL的博客-CSDN博客_mos管串联和并联区别)根据上式（5）的分析很容易可以推出该复合管结构也是2\Delta，也就满足V_3-V_2=\Delta条件。

对齐之道:从RLHF到RLAIF,如何更好的挖掘预训练模型的...

\big\| \, \pi_{\theta}(\cdot \mid s_t) \big) \right] \leq \delta, \]其中\(\delta\)是一个控制新策略与旧策略偏离程度的超参数。与 PPO 使用剪裁来近似此约束不同，TRPO 直接解决一个约束优化问题，确保每次更新不会在策略空间中移动得太远。然而，解决这个约束问题需要计算量大的二阶优化

强化学习奖励函数设计有没有什么经验之谈?

在强化学习（RL）中，奖励函数（Reward Function）是指导代理（Agent）学习的核心机制，它定义了什么是“好”的行为。设计不当确实可能导致代理...基于Delta的奖励：代替绝对值奖励，用变化量（delta）如当前距离 - 上一步距离，来鼓励进步。这在连续空间任务中有效，避免代理停滞。内在奖励（...