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ChatGPT为什么使用强化学习

最近出现很多ChatGPT相关论文,但基本都是讨论其使用场景和伦理问题,至于其原理,ChatGPT在其主页上介绍,它使用来自人类反馈的强化学习训练模型,方法与InstructGPT相同,只在数据收集上有细微的差别。 那么,InstructGPT和ChatGPT为什么使用强化学习呢?先看个示例: 先不论答案是否正确,回答依赖之前的对话&#xff0c 继续阅读

赚钱机器,如何利用机器学习赚取收入

对话机器人不是个新技术,以往的机器人产品很多,为什么这次OpenAI公司推出的ChatGPT能这么火?因为以前的机器人只能做简单且有限的事,问天气、放音乐还行,问个复杂一些的事就有点“人工智障”了。ChatGPT可以说技术上的量变引起了效果上的质变,在三个方面让我感觉很惊艳: 有上下文记忆能力,多轮对话衔接得很好,很难看出是机器生成的;有学习纠错能力,在它回答错误之后,如果你纠正了它,第二次就不会再答错;有思维链推理能力,具备一些常识知识 继续阅读

【深度学习】5-2 与学习相关的技巧 - 权重的初始值

在神经网络的学习中,权重的初始值特别重要。实际上,设定什么样的权重初始值,经常关系到神经网络的学习能否成功。本节将介绍权重初始值的推荐值,并通过实验确认神经网络的学习是否会快速进行。 可以将权重初始值设为0吗 后面我们会介绍抑制过拟合、提高泛化能力的技巧 —— 权值衰减。 权值衰减就是一种以减小权重参数的值为目的进行学习的方法。 如果想减小权重的值,一开始就将初始值设为较小的值才是正途。实际上在这之前的权重初始值都是像0. 继续阅读

机器学习即服务:将Python机器学习创意快速转变为云端Web应用程序 [Monetizing Machine

推荐编程书籍:机器学习即服务:将Python机器学习创意快速转变为云端Web应用程序 [Monetizing Machine Learning: Quickly Turn Python M],由机械工业出版社2019-06-01月出版发行,本书编译以及作者信息 为:[美] 曼纽尔·阿米纳特吉(Manuel Amunategui) 著,刘世民,山金孝,史天,肖力 译,此次为第1次发行, 国际标准书号为:9787111627036,品牌为机工出版, 这本书采用平装开本为16开,纸张 继续阅读

transformer学习笔记:Feed-Forward Network

transformer结构在Muli-Head Attention层之后还添加了一层Feed-Forward层。Feed-Forward层包括两层全连接层以及一个非线性激活函数ReLu。 注意到在Mui-Head Attention的内部结构中,我们进行的主要都是矩阵乘法(scaled Dot-Product Attention),即进行的都是线性变换,而线性变换的学习能力是不如非线性变化的强的,所以Mui-Head Attention的 继续阅读

利用ChatGPT来学习Power BI

学习Power BI,或者说学习微软的相关产品的时候,最讨厌的就是阅读微软的官方文档,写的真的太硬了,有时候实时是啃不动,只能说不愧是巨硬。 但是,我们现在有AI帮忙了啊,ChatGPT3都通过了谷歌L3工程师的测试,更别说现在已经是ChatGPT4了,日常中的问题我们可以直接问AI了啊 比如,我现在有一个需求,我想自动缩放Power 继续阅读

【深度学习】5-3 与学习相关的技巧 - Batch Normalization

如果为了使各层拥有适当的广度,“强制性”地调整激活值的分布会怎样呢?实际上,Batch Normalization 方法就是基于这个想法而产生的 为什么Batch Norm这么惹人注目呢?因为Batch Norm有以下优点: 可以使学习快速进行(可以增大学习率)。不那么依赖初始值(对于初始值不用那么神经质) 。抑制过拟合(降低Dropout等的必要性)。 Batch Norm的思路是调整各层的激活值分布使其拥有适当的广度。为此&#xf 继续阅读

会员课程学习指南

经过一段时间的内测,发现很多会员铁子在学习课程中遇到的一些问题,抓不到学习的重点,也无法判断哪个项目比较适合自己操作。 鉴于此,今天给大家写一份会员学习指南,希望能帮助到大家,给大家一些参考! 项目类型 我们项目大概分为三种类型:平台型、流量型、技术型 平台型 首先说平台型项目,比如我们的会员新手项目就是平台型项目,主要是在平台上做流量,然后依靠平台流量来进行变现。 平台型项目优劣势: 优势:变现速度快,能在短时间内看见收入,并且爆发性 继续阅读

【深度学习】5-4 与学习相关的技巧 - 正则化解决过拟合(权值衰减,Dropout)

机器学习的问题中,过拟合是一个很常见的问题。过拟合指的是只能拟合训练数据,但不能很好地拟合不包含在训练数据中的其他数据的状态。机器学习的目标是提高泛化能力,即便是没有包含在训练数据里的未观测数据也希望模型可以进行正确的识别。 发生过拟合的原因,主要有以下两个: 模型拥有大量参数、表现力强。训练数据少。 那么如何来抑制过拟合 正则化是有效方法之一,它不仅可以有效降低高方差,还有利于降低偏差。何为 继续阅读

Python机器学习实践:测试驱动的开发方法

Python机器学习实践:测试驱动的开发方法,由机械工业出版社在2017-11-01月出版发行,本书编译以及作者信息为: 马修·柯克(Matthew Kirk) 著,这是第1次发行, 国际标准书号为:9787111581666,品牌为机工出版, 这本书采用平装开本为16,纸张采为胶版纸,全书共有未知页,字数万字,值得推荐。 此书内容摘要本书一开始就立足于软件编写、算法测试的实践指导,为读者理解示例代码、动手编写自己的程序做必要的铺垫。 然后,作者才开始简明扼要地介绍机器学 继续阅读

少儿英语口语怎么练最有效,少儿英语口语学习技巧

现在说起英语启蒙,是多少家长在育儿路上最操心的事。如果在幼儿的时候就培养起他学英语的兴趣的话,对他未来的学习的帮忙可不在话下的。所以家长们要赶紧趁着小朋友在3-6岁的学语言的黄金时期,赶紧培养起来。特别是口语这一块,那家长无疑都希望自己的孩子能说一口流利地道的英语。那少儿口语英语学习,如何入门这个问题可就引起家长重点关注了。在这里推荐几个小方法,希望能一解家长心中的顾虑。 少儿口语英语学习如何入门 和孩子一起大声朗读出来,帮助孩子理解单 继续阅读