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引言 大模型强化学习在当下科研、工业界中扮演着越来越重点角色,它不止能够模拟复杂决策过程,还在自然语言处理、游戏、机器人控制等领域展露出非常大潜力,可是,在实际应用中,大模型强化学习常常面对算法收敛难题,这极大地限制其应用范围、效果,本文将探讨大模型强化学习中算法收敛难题,并提出有效搞定方法。
引言 在大模型强化学习中,算法收敛难题是一个长期存在难题,强化学习〔Reinforcement Learning, RL〕通过与环境交互来学习最优策略,实行意向最大化,可是,在实际应用中,RL算法常常面对训练速度慢、泛化本事弱等难题,尤其是在处理大规模模型时,这些难题变得更加突出,为提高训练效能、模