首页 文章 精选 留言 我的
优秀的个人博客,低调大师

微信关注我们

原文链接:https://my.oschina.net/u/6214966/blog/10149382

转载内容版权归作者及来源网站所有!

低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。

使用 PPO 算法进行 RLHF 的 N 步实现细节

当下,RLHF/ChatGPT 已经变成了一个非常流行的话题。我们正在致力于更多有关 RLHF 的研究,这篇博客尝试复现 OpenAI 在 2019 年开源的原始 RLHF 代码库,其仓库位置位于 openai/lm-human-preferences。尽管它具有 “tensorflow-1.x” 的特性,但 OpenAI 的原始代码库评估和基准测试非常完善,使其成为研究 RLHF 实现工程细节的好地方。 我们的目标是: 复现 OAI 在风格化任务中的结果,并匹配 openai/lm-human-preferences 的学习曲线。 提供一个实现细节的清单,类似于 近端优化策略的 37 个实施细节 ( The 37 Implementation Details of Proximal Policy Optimization) 和 没有痛苦折磨的调试 RL ( Debugging RL, Without the Agonizing Pain) 的风格; 提供一个易于阅读且简洁的 RLHF 参考实现; 这项工作仅适用于以教育/学习为目的的。对于需要更多功能的高级用户,例如使用 PEFT 运...

一种全新的日志异常检测评估框架:LightAD

本文分享自华为云社区《【AIOps】一种全新的日志异常检测评估框架:LightAD,相关成果已被软工顶会ICSE 2024录用》,作者: DevAI。 深度学习(DL)虽然在日志异常检测中得到了不少应用,但在实际轻量级运维模型选择中,必须仔细考虑异常检测方法与计算成本的关系。具体来说,尽管深度学习方法在日志异常检测方面取得了出色的性能,但它们通常需要更长的时间来进行日志预处理、模型训练和模型推断,从而阻碍了它们在需要快速部署日志异常检测服务的在线分布式云系统中的采用。本文对现有的基于经典机器学习和深度学习方法的日志异常检测方法进行了实证研究,并提出了一种自动化日志异常检测评估框架LightAD。 1. 日志异常检测介绍 日志是AIOps领域需要处理的常见数据,是程序运行过程中由代码打印出的一些非结构化的文本信息,日志通常由时间戳和文本信息组成。日志实时记录了系统的运行状态,包括正常运行状态和故障发生时的状态。因此通过收集和分析日志,可以快速检测和定位出系统中存在的异常。本文研究了深度学习方法在日志异常检测中与更简单技术相比的优越性,在五个公共的日志异常检测数据集上对轻量级传统机器学习方...

相关文章

发表评论

资源下载

更多资源
优质分享App

优质分享App

近一个月的开发和优化,本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩,本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

Mario

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

Spring

Spring

Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux

Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

用户登录
用户注册