如果强化学习是问题,大模型是否是「答案」?丨GAIR live
基于transformer的大模型架构,给我们提供了一个新的思路,我们可以借鉴语言大模型的思路,如果有大量不同决策任务的数据,可以训练出具有强泛化性的决策函数(policy/taskextendedvaluefunction)。这对于强化学习来说,是一个新的思路。如果我们有海量的不同决策场景的高质量数据,那我们是否可以类似于大模型一样预训练一...
2024年4月自考《人力资源开发与管理》知识点:马尔科夫模型
2024年4月自考人力资源开发与管理知识点:马尔科夫模型是一种内部人力资源供给的统计预测技术方法,是预测组织在某个时段上(一般为一年)各类人员的分布状况。是一种动态的预测技术。适用范围:既可用于员工类别简单的组织,也可用于员工类别复杂的组织。学好《人力资源开发与管理》,不仅需要多背高频考点,还需要学会运用...
实现机器人领域的ChatGPT时刻,需要大模型+强化学习丨明星教授...
因此,可以开发一种去噪扩散策略优化算法,将扩散过程的每一步都视为马尔科夫决策过程(MDP)中的一个时间步,将扩散模型视为一个控制器,引导生成更符合Prompt的图像,基于最终生成的图像分配奖励。实际上,该方法比现有的奖励加权回归等技术效果好得多。去噪扩散策略优化(DDPO)实际上在多种分数和美学质量和可压缩性的优...
Hinton万字访谈:用更大模型「预测下一个词」值得全力以赴
我的意思是,一种方法是在模型之上添加启发式方法,现在很多研究都在这样做,你可以在模型中加入一些思考,将推理反馈给模型本身。另一种方式是扩大模型规模。你的直觉是怎么做?Hinton:我的直觉是,随着我们扩大这些模型的规模,它们会变得更擅长推理。如果你问人们是如何工作的,大致说来,我们有这些直觉,我们可以使用推理...
XR交互浪潮-人机交互系统基本概念
另一个关键方面是原型制作。基于用户研究的结果,设计团队创建原型或模型,以可视化系统的外观和功能。这些原型可以是低保真的草图,也可以是高保真的交互性原型,用于演示系统的工作方式。用户可以与这些原型互动,并提供反馈。这种快速的原型迭代过程有助于在设计早期识别和解决问题,避免将问题推迟到开发后期。
挑战Transformer的Mamba是什么来头?作者博士论文理清SSM进化路径
广义上,SSM一词指的是对潜变量如何在状态空间中演化进行建模的任何模型(www.e993.com)2024年11月22日。这些广义的SSM有许多种,可以改变x的状态空间(如连续、离散或混合空间)、y的观测空间、过渡动态、附加噪声过程或系统的线性度。SSM在历史上通常指隐马尔可夫模型(HMM)和线性动力系统(LDS)的变体,如分层狄利克雷过程(HDP-HMM)和...
一文看懂LLM推理,UCL汪军教授解读OpenAI ο1的相关方法
R:表示为了得到解答,模型生成的中间推理步骤的序列;A:表示推理步骤完成后得到的最终答案或解。这种结构允许LLM生成一系列推理步骤,从逻辑上将问题Q与最终答案A联系起来。汪军教授表示,可以将该推理过程定义为一个马尔可夫决策过程(MDP)。MDP能为建模推理提供一个灵活的框架。它允许模型自回归地生成迈向最...
天才创始人对谈AI教父Hinton:多模态是AI的未来,医疗将发挥AI最大...
事实上,他教了我关于隐马尔可夫模型的知识。这就是我理想的学生:从他那里学到的,比我教他的还多。他教我隐马尔可夫模型时,我正在使用带有隐藏层的反向传播。那时候还不叫隐藏层,但我决定使用马尔可夫模型中的命名方式,这个叫法能很好地表示究竟在做什么的变量。总之,这就是神经网络中隐藏一词的来源。
专访弗里斯顿:贝叶斯脑计算与自由能,会是大脑的未来吗?
03神经成像是推断人类智能本质的唯一方法,通过间接测量马尔可夫毯下的信息来推断信念更新的函数形式和生成模型。04跨尺度方法是理解人脑智能的关键,将智能理解为自证性需要理解感知、规划和行动的生成模型,多尺度、多模态观测是必不可少的。以上内容由腾讯混元大模型生成,仅供参考...
特约文章丨为什么大模型不知道它不知道什么
大模型实际上是一个用于计算文本出现可能性的概率模型,即主要基于隐马尔可夫模型、条件随机场、贝叶斯模型、最大似然估计等概率模型生成内容,同时有助于大模型理解数据中的统计规律、语法结构和语义信息。例如,隐马尔可夫模型(具体作用原理如图3所示)通常用于序列建模和标注任务,能够处理语音识别、词性标注、关系抽取、...