暂无介绍
引言 在强化学习领域,探索与利用难题一直是研究者们关注重点,特别是在大模型应用场景下,如何均衡探索与利用之间关系,变成搞定实际难题根本,本文将围绕大模型强化学习中探索与利用难题展开探讨,并提出相应搞定方案。
引言 在强化学习〔Reinforcement Learning, RL〕中,探索与利用均衡难题是一个核心挑战,尤其是在大模型应用场景中,如何在保证模型性能同时最大化其学习效能,是研究者们一直关注难题,本文旨在探讨大模型强化学习中探索与利用难题,并提出有效搞定方案。