问题一：人工智能的过拟合 / 欠拟合指什么？
人工智能的过拟合 / 欠拟合指什么？
参考回答：
"在我们的模型进行训练的时候，最终的目的就是训练出一组参数来最大限度的能够拟合我们训练数据的特征，但是训练的过程总不会是一马平川的，总会出现各种问题，比较经典的就是过拟合和欠拟合。
直接举例说明更直接一点，如下图，我们希望模型能尽量好的来匹配我们的训练数据，理想状态下模型的表现应当和中间的图一致，但实际训练中可能就会出现左右两种情况。左边的欠拟合并并没有很好的拟合数据，预测一个新数据的时候准确率会比较低，而右侧看起来非常好，把所有的数据都成功拟合了进去，但是模型不具有泛化性，也没有办法对新的数据进行准确预测。
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问题二：人工智能的有监督微调（SFT）指什么？
人工智能的有监督微调（SFT）指什么？
参考回答：
有监督微调（SFT，Supervised Fine-Tuning)：是一种用于机器学习的超参数调整方法，它可以使用从未见过的数据来快速准确地调整神经网络的权重参数，以获得最佳的性能。它可以帮助机器学习模型快速地从训练数据中学习，而不需要重新训练整个网络。
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问题三：人工智能的强化学习模型（PPO）指什么？
人工智能的强化学习模型（PPO）指什么？
参考回答：
"强化学习模型（PPO，Proximal Policy Optimization）：是一种强化学习算法，可以使智能体通过最大化奖励信号来学习如何与环境进行交互。它是一种非官方算法，使用剪裁目标函数和自适应学习率来避免大的策略更新。PPO 还具有学习可能不完全独立和等分布数据的优势。
"
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问题四：人工智能的人类反馈强化学习（RLHF）指什么？
人工智能的人类反馈强化学习（RLHF）指什么？
参考回答：
"人类反馈强化学习（Reinforcement Learning with Human Feedback ）是训练 GPT-3.5 系列模型而创建的。RLHF 主要包括三个步骤：使用监督学习训练语言模型；根据人类偏好收集比较数据并训练奖励模型；使用强化学习针对奖励模型优化语言模型。它使模型能够通过从人类获取反馈，从而不断改进自身学习技能，从而有效地适应实际环境。
再简单的解释一下，因为 LLM 需要大量的训练数据。通过人工反馈从零开始训练它们是不合理的。所以可以通过无监督学习进行预训练，将现成的语言模型创建并做输出。然后我们训练另一个机器学习模型，该模型接收主模型生成的文本并生成质量分数。这第二个模型通常是另一个 LLM，它被修改为输出标量值而不是文本标记序列。
为了训练奖励模型，我们必须创建一个 LLM 生成的质量标记文本数据集。为了组成每个训练示例，我们给主 LLM 一个提示并让它生成几个输出。然后，我们要求人工评估人生成文本的质量。然后我们训练奖励模型来预测 LLM 文本的分数。通过在 LLM 的输出和排名分数上进行训练，奖励模型创建了人类偏好的数学表示。
最后，我们创建强化学习循环。主 LLM 的副本成为 RL 代理。在每个训练集中，LLM 从训练数据集中获取多个提示并生成文本。然后将其输出传递给奖励模型，该模型提供一个分数来评估其与人类偏好的一致性。然后更新 LLM 以创建在奖励模型上得分更高的输出。"
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问题五：人工智能的神经网络指什么？
人工智能的神经网络指什么？
参考回答：
"对比人脑来看，当信息进入大脑时，神经元的每一层或每一级都会完成其特殊的工作，即处理传入的信息，获得洞见，然后将它们传递到下一个更高级的层。
神经网络也是如此，最基本形式的人工神经网络有三层神经元。信息从一层神经元流向另一层，就像在人脑中一样：
输入层：数据进入系统的入口点
隐藏层：处理信息的地方
输出层：系统根据数据决定如何继续操作的位置
每一层的每一个节点，都会对模型的某个参数进行调整计算，在大部分情况下，每个当前节点与上层的所有节点都是相连的。
在 ChatGPT 中的神经网络却不是每个给定层都与前一层的每个神经元基本上相连，因为如果要处理具有特定已知结构的数据，这种完全连接的网络有很大概率是 overkill 的。因此，在处理图像的早期阶段，通常会使用所谓的卷积神经网络（“convnets”），其中神经元实际上是布置在类似于图像像素的网格上，并且仅与网格附近的神经元相连。
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