更多是从RLHF基于人类反馈的强化学习的角度来看待它，很少作为一个单独的方向来强调。模型发布后，强化学习的重要性大幅提升，其在大型模型领域的应用有望成为未来一段时期国内大型模型公司混战的新焦点。 。幕后花絮：技术原理和相关作品。基础知识。强化学习 机器学习算法主要分为三类：监督学习、无监督学习和强化学习。无监督学习相当于学生学习，没有任何
老师指导，完全依靠自己的理解，
监督学习相当于老师辅 手机号码数据 助学习，学习有对有错；问题正确，错误惩罚。强化学习（RL）是一种基于反馈的学习方法，它奖励和惩罚正确和不正确的行为，使算法做出最佳决策。 “强化”一词来自心理学 心理学中的“强化”是通过提供刺激手段来建立或鼓励一种行为模式。这类“强化”具体分为两种： 正强化是指在预期行为呈现后，提供动机刺激以增加进一步的积极反应。负强化通过提供适当的刺激来减少负面（不需要的）反应的可能性，从而纠正不良行为。想象一下，当你第一次独自玩超级马里奥时，你必须不断探索游戏中的环境和重要NPC，才能升级一个安全的地方来获得金币！经过n次奖励和惩罚的探索，你在马里奥游戏中将会变得更加熟练，操作
的正确性将会大大提高，最终你将成为
游戏高手。 。 Self-play Self-play 是学习 AlphaZero 等算法 此外定期跟踪客户反馈 的综合方法。可以追溯到99年的TD-Gammon算法，其本质是利用AI的无限力量来弥补数据使用的不足。效率。以AlphaZero为例，在每个游戏中，模型都使用蒙特卡罗树搜索（MCTS）来选择动作。 MCTS 结合了当前神经网络提供的策略和价值来估计每个游戏状态下的最佳动作。具体步骤如下： ）随机初始化：模型从完全随机的初始化状态开始，无需任何人类先验知识。 ）Solo Play：模型与自身对战并生成大量游戏数据。好的结果用于更新模型参数。 ）MCTS：在每场比赛中，AlphaZero都会使用MCTS来搜索最佳着法。 率分布和价值网络提供的态势评估结果来指导搜索。 ）策略更
新：根据独立对战的结果，利用强化学习来更新神经网络 usb 目录 参数，使模型能够逐渐学习到更好的策略。通过自我对弈学习，RLHF 更多 8. Ilja Sutskever 认为，强化学习和自我对弈是通向 AGI 之路上最关键的方法之一。 Ilya 用一句话概括了强化学习：让 AI 使用随机轨迹尝
