我对如何在策略优化中确定输出概率和选择操作感到困惑 - 腾讯云开发者社区

图1：REVS方法的优化目标 REVS方法主要包括以下几个步骤： 2.1、选择触发词确定一组能够触发模型生成目标敏感信息的输入词汇或短语。这些触发词应当在模型生成目标敏感信息时发挥关键作用。...随后遍历所有FF2层，根据对生成目标敏感信息的影响程度（贡献度），对神经元（即FF2层权重中的列）进行排名。贡献度的衡量有多种方法，如激活值的大小、梯度的大小等。...但从论文结论看来，至少可以证明优化过程本身是有效的。 2、模型完整性：即模型是否能够保持对非敏感信息的输出能力。...论文使用特异性（Specificity）和困惑度（Perplexity）两个指标来进行评估。其中：特异性：尝试让编辑后的模型重新生成敏感句子，其中原样输出的Token占比。...困惑度：对于因果语言模型而言，困惑度通常指给定测试句子上正确预测全部Token的条件概率的几何平均值的倒数（或取其对数表示）。简而言之，困惑度越低，模型就有越大的概率原样输出测试集。

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【Hacker News最火教程】机器学习必备的数学知识

要清楚，要达到这种习以为常的良好状态需要时间和精力，但这肯定不是人天生就有的能力。本文其余部分将帮助读者确定所需的数学基础水平，并概述应如何建立这种水平的策略。...入门：数学和代码作为软先决条件，我们需要读者掌握一些线性代数/矩阵运算的基本知识（以免在符号表示上感到困惑），并对概率论有初步了解。...如何在校外学习数学我相信学习数学的最佳方式是全身心学习（即作为学生）。如果脱离了这种全天学习环境，您可能就不会掌握学术课堂中的教学结构，获得来自同伴的（积极）压力和可用的资源。...，确定如何最有效地利用数学对系统进行除错。...这时，对数据进行假设，以不同方式约束优化或尝试不同的算法可能会有所帮助。通常，你会发现在建模/调试过程中存在数学上的直觉（比如如何选择损失函数和评估指标），这些直觉可能会有助于做出明智的工程决策。

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谷歌研究科学家：ChatGPT 秘密武器的演进与局限

）；第三步：用近端策略优化（PPO）模型来优化LLM的奖励模型。...使用策略梯度（policy gradient）的方法更容易，通过计算每个token的概率并对其进行求和，就可以获得整个序列的概率。...然而，在实际操作中，得到整个序列概率的方法是将token级别的概率相加。因此，影响模型的方法实际上是通过修改token级别的概率来实现的。...这是因为无法确定对话会持续多久，因此需要对这些奖励进行贴现处理。不过对话的时间够长，奖励就会相应提高。虽然如此，优化对话中的贴现奖励（discounted reward）还是相当困难。...尽管有些人认为AGI不需要具备任何具体的物理形态，但这意义何在呢？撇开这些争论不谈，我确实对人工智能发展的速度感到非常惊讶，甚至有些担忧。

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NLP中对困惑度感到困惑?

炼丹笔记干货作者：时晴困惑度(Perplexity)在NLP中是个最流行的评估指标,它用于评估语言模型学的到底有多好.但是很多炼丹师可能至今对"困惑度"依然感到困惑,这篇就把这个讲清楚.假设我们要做个对话机器人...那就是困惑度了,它衡量了模型对自己预估结果的不确定性.低困惑度说明模型对自己很自信,但是不一定准确,但是又和最后任务的表现紧密相关.然后它又计算起来非常简单,用概率分布就可以计算. 困惑度如何算?...这就是你在句子中每个位置可以选择的可能单词的数量 perplexity不得不知的事! 低困惑度不能保证模型更好.首先，正如我们在计算部分所看到的，模型最糟糕的困惑度是由语言的词汇量决定的。...其他变量，如训练数据集的大小或模型的上下文长度，也会对模型的复杂性产生不成比例的影响。第二，也是更重要的一点，困惑和所有内部评估一样，不提供任何形式的理智检查,同困惑度的模型也是有好有坏的。...困惑度应用当使用“困惑”来评估在真实世界数据集（如one billion word benchmark）上训练的模型时，可以看到类似的问题。

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书生·浦语2.0体系&技术报告

数据去重代码数据的去重操作与自然语言的去重操作类似，但除了分词，因为这会影响超参数的选择。例如，Python示例使用两个空格、四个空格或制表符来表示缩进。...在实际操作中，我们进行了三次迭代才最终确定了我们的评分模型。依赖排序 InternLM2的训练上下文窗口已扩展到32,000个tokens，这个长度可以允许利用代码仓库的整个上下文。...对于非代码文件，如Markdown和其他文档，我们把它们放在同一子文件夹中的第一个代码文件之前。...困惑度过滤器困惑度通常被视为文本序列概率 P(X) 的估计器，我们稍微改变了它的使用，以估计两个文本片段之间的条件概率 P(S_2 | S_1) ，其中 S_1 是 S_2 的前置内容。...当 S_1 和 S_2 高度相关时，条件概率应该高于单独估计 S_2 的概率，这也意味着负的困惑度差异。相反，如果概率变化方向相反，意味着 S_1 是一个分散性的上下文，它应该从预训练语料库中移除。

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论文研读-多目标优化中的多源选择迁移框架

但是，如何利用这些知识来加快新设计的速度，会使卫星设计者感到困惑。转移学习关注从一个域到另一个域的数据迁移。...各种研究已成功应用于经典机器学习任务，如分类任务[2]-[4]，如情绪分析[5]，数字识别[6]。近年来，进化算法界的研究人员试图将迁移学习应用到优化任务[7]-[10]中。...因此如何度量两个问题的相似性并且选择合适的迁移源将是本文的重点。多源选择迁移优化框架现有大多数研究对一对一传输优化更感兴趣，而忽略了实际场景中的多源属性。...优化实例表示质心表示的源选择策略通过运行 GA 风格的算法，我们可以通过选择操作获得精英群体，可以将选择的解决方案的分布作为 EDA 的显式概率模型来学习。...基于以上建议，提出了三种策略的混合版本，称为混合选择策略（MSS）。为了探索在进化过程中是否在每一代中需要进行转移，将每次触发源选择策略。根据所有源和目标之间的相似性信息，由以上建议确定是否转移。

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【腾讯云 HAI域探秘】——通过ChatGLM2-6B赚点小外快——还记得你当年发布的《男生女生——银版》的情感小说吗？

提供专业建议:我也可以提供专业建议,帮助你优化和提升你的小说。我会根据你的故事情节和角色,提供有关小说结构、人物塑造和情感表达等方面的建议。 ...某一天，阳光鼓起勇气向女主角表白：“我一直都对你有好感，想知道你是否能和我在一起？”女主角感到困惑和矛盾，不知道该如何回应。阳光的真诚让她难以拒绝。...某一天，阳光鼓起勇气向女主角表白：“我一直都对你有好感，想知道你是否能和我在一起？”女主角感到困惑和矛盾，不知道该如何回应。阳光的真诚让她难以拒绝。...某一天，阳光鼓起勇气向女主角表白：“我一直都对你有好感，想知道你是否能和我在一起？”女主角感到困惑和矛盾，不知道该如何回应。阳光的真诚让她难以拒绝。...某一天，阳光鼓起勇气向女主角表白：“我一直都对你有好感，想知道你是否能和我在一起？”女主角感到困惑和矛盾，不知道该如何回应。阳光的真诚让她难以拒绝。

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python中使用马尔可夫决策过程(MDP)动态编程来解决最短路径强化学习问题|附代码数据

p=11105最近我们被客户要求撰写关于MDP的研究报告，包括一些图形和统计输出。在强化学习中，我们有兴趣确定一种最大化获取奖励的策略。...动作值函数给定策略ππ，动作值函数Qπ（s，a）Qπ（s，a）确定在状态ss中执行动作aa时的预期奖励：转移概率在状态ss中执行动作aa可以将代理转换为状态s's'。...因此，乘以π（s，a）π（s，a）只会选择策略指定的操作。∑s′∑s′：该和是所有状态s′s′的总和，可以从当前状态ss得到。...与其让政策ππ指示选择了哪些操作，我们不选择那些使预期奖励最大化的操作：因为价值迭代的计算与策略评估非常相似，所以我已经实现了将价值迭代evaluatePolicyForState 用于我先前定义的方法中的功能...我们的工作假设是我们对环境有全面的了解，并且代理完全了解环境。基于此，我们能够促进动态编程来解决三个问题。首先，我们使用策略评估来确定给定策略的状态值函数。接下来，我们应用策略迭代算法来优化现有策略。

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开发 | 如何加速神经语言模型训练？东北大学小牛翻译团队有妙招

输出层结合隐藏层所传递来的信息对可能出现在下一个位置的词进行预测，获得词汇表中每个词的预测概率，有了它我们就能够按照链式法则对句子的概率进行预测了。...三、多设备并行的训练方法及优化面对着更多的训练数据，我们要如何在多台设备上进行网络的训练呢？...针对上述问题，众多科研人员也纷纷提出各种策略，希望能降低多设备训练中数据传输耗时对并行效果造成的不良影响，这里主要介绍三种常见的优化方法。...这样做有效降低了数据传输的频次从而达到了加速的效果，对于带宽较低的物理环境（如设备处于多台机器上，使用以太网进行连接）常常使用它对系统进行优化。...我们可以看到当网络在前向传播的过程中，权重的每一行都将与隐藏层的输出向量进行点乘，得到词汇表中某一词的预测概率。

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呵，我复现一篇深度强化学习论文容易吗

我不太确定怎么样能让人意识这些，但我目前最好的猜测是：学会了解困惑是什么样的感觉。有很多各种各样“不太对”的感觉。有时候你知道代码很难看。有时候担心在错误的事情上浪费时间。...有一些不舒服的地方可以暂时忽略 (例如：原型开发过程中的代码嗅觉 )，但困惑不能忽略。当你感到到困惑时，尽量去找到原因这是很重要的。还有，最好做好每几周就会陷入困境的准备。...对于策略梯度方法，我发现策略熵是一个很好的指标，它可以很好地反映训练是否再进行，比每一次训练的奖励都要敏感得多。不健康和健康的策略熵图。...更令人感到意外的是：每个阶段实际花费的时间。我初始的项目计划中主要阶段的时间表基本如下： ? 这是每个阶段实际花费的时间不是写代码花费了很长时间，而是调试代码。...上面：历史运行的索引，和单次运行的概观。下面：每次运行所使用的代码和运行输出的任意数据都被自动存档。第二点的重要程度我难以言表。

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如何使用 Google 的 AutoAugment 改进图像分类器

一个主要策略由5个子策略组成，每个子策略依次应用2个图像操作，每个图像操作都有两个参数:应用它的概率和操作的幅值(70%的概率执行旋转30度的操作) 这种策略在训练时是如何应用在图片上的呢?...然后控制器决定应用哪个幅值的操作。第三步是选择概率。因此，控制器拥有所有其他操作的上下文、早期的概率和幅值，以便做出最佳的下一个选择。...(这是一个说明性的例子，因为这篇论文目前并没有告诉我们选择操作、大小和概率的顺序)。 ?...如何将AutoAugment策略应用于您的问题我在本文附录中创建了一个包含最佳ImageNet、CIFAR-10和SVHN策略的repo。...结论 AutoML再次展现：对于给定数据集，最好的数据增强操作是可学习的，甚至可以迁移到类似的数据集中。这只是许多可能的自动优化数据增强方法中的一个。

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开放模型权重被指将导致AI失控，Meta遭举牌抗议，LeCun：开源AI社区如火如荼

机器之心编译编辑：杜伟、小舟 AI 尤其是大模型时代的开源与闭源，有利有弊，重要的是如何在使用的过程中做好文章。...一直以来，人们在 AI 领域的开源与闭源选择上存在着分歧，而在大模型时代，开源这股强大的力量已经悄然崛起。...她还补充道：「鼓励公司对模型细节保密可能会对领域研究的透明度、公众意识和科学发展产生严重的不良后果，特别是会影响独立研究人员。」...不同的组织使用该术语来指代不同的事物 —— 表示不同程度的『公开可用的东西』，这会让人们感到困惑。」 Maffulli 指出，对于开源软件来说，关键问题是源代码是否公开可用并可复现用于任何目的。...其中，最重要的是训练数据可能存在隐私和版权问题。 OSI 自去年以来一直致力于为「开源 AI」给出一个确切的定义，很有可能会在未来几周内发布早期草案。但无论如何，他都认为开源对 AI 发展至关重要。

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中科院研究团队对社会“困境问题”进行有效建模，通过数据分析证明“合作”的重要性 | 黑科技

信息学家、生物学家分别从合作动力学、合作优化、合作演化等角度开始积极对问题进行研究。...在这里的实验中，研究人员借用博弈框架设计了混合群体（也称非网络群体，即每个个体可以和所有个体等概率的进行博弈，因此个体相互作用网无固定的拓扑）和网络群体（即个体相互作用的搭档是固定的，呈现特定的网络拓扑结构...每名参与者可以选择合作、非合作两种策略。随后研究人员将其反复进行博弈以产生行为决策的数据结构化，并对其进行分析。...接着，研究人员进一步将惩罚作为第三种策略引入网络群体，结果表明，这种新的策略选择将会在一定程度上破坏已形成的合作团簇，从而降低网络互惠的功效。...这一研究成果为解决社会、科技和军事问题（如网络暴力频发、交通拥堵令人担忧、教育资源日趋紧张、无人系统混乱等）提供了一定的科学依据。

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NAS（神经结构搜索）综述

（5）为两个运算的结果选择一个合并方式，执行合并。隐含状态即神经网络前面的层的输出结果，如CNN中的卷积特征图像，或RNN中的隐含状态。然后对两个输入各选择一个运算，再将两个运算的结果合并。...对于卷积神经网络和循环神经网络采用了不同的描述，控制器生成这两种神经网络单元的方法也不同，下面分别介绍。循环神经网络中可以选择的操作为激活函数，包括ReLU和tanh两种类型。...控制器在每次预测时需要做两个决策：确定以哪个节点的输出值作为输入即作为当前节点的前驱，为当前节点选用哪种激活函数。对于第1个节点，输入值是确定的，为xt和ht-1，控制器只用为其选择激活函数。...,T do 选择：根据上一代的个体 ? ，用俄罗斯轮盘赌生成新个体 ? 交叉：对每一对个体 ? 用概率pC和参数qC执行交叉变异：对所有非交叉个体 ?...接下来对问题进行松弛，转化为连续优化问题。对于某一网络结构，顶点xi到顶点xj的运算是确定的。在这里将其概率化，即表示为各种运算的概率叠加。假设O为所有候选运算的集合，o(·)为作用于xi的某种运算。

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【奥斯卡理财星体系第四章】丨你该如何选择适合的理财工具

本章我们将要探讨和学习的是：可以通过哪些方法来选择并找到最适合我们的理财工具，从而解决大家选择理财工具的困惑。 ✪第四章丨引 1.我们在选择理财工具时通常会碰到哪些困惑？...一、大家选理财工具的困惑 ---- 童鞋们在选择理财工具时，往往会遇到以下困惑：理财工具太多了，我连认识、分清它们都困难，更不要说从中去做出选择了；我想要好好学习的，但是真不知道从哪个工具开始学起...固定期限，即可以赎回或者卖出的时间是确定的。 3) 权益类收益并不可知，往往代表着不确定性和高波动性，如股票、股票型基金。...为此，在表中我将每个理财工具分别适合的理财段位，都进行了标注和分类。童鞋们可以通过这个表格，非常方便的，根据自己当下的能力和段位去进行选择。...当然如果你在实际操作选择过程中，感到更多的是迷茫和困惑，甚至产生了亏损，说明这些黄色部分的理财工具和你的理财段位并不匹配，及时收手即可。

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A Theory of Learning to Infer ：有限资源下不合理的合理性

相反,大脑配备了一个识别模型,将查询映射到概率分布。该识别模型的参数被优化以得到平均尽可能接近真实后验值的输出。由于我们有限的计算资源,识别模型将分配其资源,以便对高概率查询比对低概率查询更准确。...2 基于查询的分布优化该识别模型的参数,使得输出平均上尽可能接近真实的后验概率。这导致了习得性偏差,即忽略哪些信息源,这取决于这些信息源中的哪一个可靠地与真实后验相关。...退化导致对信息源(如样本大小、先验和似然性)的总体反应不足。...我们使用神经网络函数逼近器实现了该理论的特定版本(学习推理模型),其中计算瓶颈对应于隐藏层中的节点数量。我们对神经网络函数逼近器的选择是由概率生成模型和神经网络的优势之间的自然互补性推动的。...总之,这些结果丰富了我们对人们如何在具有计算挑战性的任务中执行近似推理的理解,这可以通过学习观察数据和后验数据之间的映射来完成。

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数据库入门不再难：克服学习障碍的实用技巧与演示

本文将讨论这些挑战，分享有效的学习策略，并通过可运行的代码示例、图示和工具推荐，帮助读者克服数据库学习过程中的主要困难。引言数据库技术是计算机科学的核心领域之一，其广泛应用于各类软件系统中。...然而，数据库的学习过程常常令初学者感到困惑。无论是理论知识的掌握，还是实际操作的练习，许多学习者在数据库学习过程中会遇到诸多挑战。...使用可视化工具：使用SQL查询生成器和可视化工具（如DBeaver、phpMyAdmin）来帮助理解查询的执行计划并优化性能。...实战演练创建一个数据库并进行操作通过以下代码示例，我们将演示如何在 MySQL 中创建一个简单的数据库、表，并进行基本的 CRUD 操作。...A2: 优化 SQL 查询性能的方法包括使用索引、避免全表扫描、选择合适的 JOIN 方式、避免使用子查询等。

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自然梯度优化详解

预测概率的变化越大，我们的更新前和更新后预测分布之间的KL差异就越大。自然梯度优化让人困惑的部分原因是，当你阅读或思考它时，有两个截然不同的梯度对象你必须理解和争辩，这意味着不同的事情。...我认为这是一种（公认的比严格的更启发式的）方式，如果你处在一个点到点的梯度变化非常大的区域（也就是说：高方差），那么你对梯度的小批量估计在某种意义上更不确定。...Adam（自适应矩估计）从本质上结合了这两种方法，估计梯度的运行均值和运行方差。它是当今最常见、也是最默认的优化策略之一，主要是因为它可以消除这种噪声级的一阶梯度信号。...在策略渐变设置中，您在模型末尾预测的分布是对动作的分布，以某些输入状态为条件。...为了避免这种情况，我们希望保持谨慎，而不是进行梯度更新，因为这会极大地改变我们的策略(根据给定场景中不同操作的概率)。

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还在用PCA降维？快学学大牛最爱的t-SNE算法吧（附PythonR代码）

你需要去识别数据中的隐藏模式，探索和分析数据集。不仅如此，你还必须找出数据中是否存在模式－－用以判定数据是有用信号还是噪音？这是否让你感到不知所措？当我第一次遇到这种情况，我简直全身发麻。...该篇文章中，我将带你通过一个强有力的方式来实现这一点。用PCA怎么样？现在，一定会有很多人心里想着“我会使用PCA来降维和可视化”。好吧，你是对的！...为中心的高斯（正态分布）下与邻域的概率密度成比例地选取邻域，则 ? 会选择 ? 作为其邻居的条件概率。步骤2 对于低维数据点 ? 和 ? 的高维对应点 ? 和 ?...在所有其他数据点上诱发概率分布 ? 。这个分布有一个 ? 该分布具有随着 ? 增加而增加的熵。 t-SNE对 ? 的值执行二进制搜索，产生具有由用户指定具有困惑度的 ? 2。该困惑度定义为 ?...此外，t-SNE基于数据的局部密度（通过强制每个条件概率分布具有相同的困惑度）分别确定每个数据点的局部邻域大小[1]。这是因为算法定义了数据的局部和全局结构之间的软边界。

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一文解码语言模型：语言模型的原理、实战与评估

这种模型在自然语言处理（NLP）的诸多应用中，如机器翻译、语音识别、文本生成等，都起到了关键性的作用。...尽管面临着高维度和稀疏性的挑战，但通过各种策略和优化，如链式法则和条件概率，语言模型已经能在多个 NLP 应用中取得显著成效。...输出: 两个特定词（如 'love' 和 'language'）形成的Bigram条件概率。...不同的评价指标和方法对于模型选择、调优以及最终的应用场景有着直接的影响。...困惑度（Perplexity）困惑度是衡量语言模型好坏的一种常用指标，它描述了模型预测下一个词的不确定性。数学上，困惑度定义为交叉熵损失的指数。

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