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增强++
从人类反馈中学习（RLHF）已成为一种至关重要的方法，可以通过诸如近端政策优化（PPO），直接偏好优化（DPO）等方法来使大型语言模型与人类偏好相结合，见证了快速的算法进化，增强了Oneforce One-Out Out-Out Out Ont-Out（Rloo）（RLOO），Remax，Remax，Remax和Group Oppers Policy Optimation（GRPO）（GRP）（GRPO）。我们提出了增强++，这是经典增强算法的增强变体，该变体融合了PPO中的关键优化技术，同时消除了对评论家网络的需求。增强++实现了三个主要目标：（1）简单性（2）增强的训练稳定性，以及（3）减少了计算开销。通过广泛的经验评估，我们证明，与GRPO相比，增强++在保持可比性能的同时，具有比PPO更高的计算效率表现出卓越的稳定性。该实现可在https://github.com/openrlhf/openrlhf上获得。
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综合体可用单元总数 Abri Apts 12 0 Alamo Apts 200 3 Capri Manor 98 5 Courtyard 9 0 Hunter's Ridge 88 0 Las Ventanas 280 29 The view apartments 32 0 Los Arcos 46 0 ERA Apartments/Duplex's 12 1 Coldwell Duplex's 38 1 Starlight 72 0 Monte Vista TH 43 0 Pines 52 0 Juniper Apts 98 1 Westgate/Nueces/Crouch 119 0 Remax's Apartments/Duplex's 7 2 总计 1206 42 入住率 97.07%