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ESRL：序列生成的有效采样的增强学习
将增强学习（RL）应用于序列生成模型，可以直接优化长期校正（例如BLEU和人类反馈），但通常会在动作序列的空间序列上进行大规模抽样。这是序列产生问题（例如机器变速器）的实践所带来的计算挑战，在那里我们经常处理较大的动作空间（例如词汇表）和长长的动作序列（例如，翻译）。在这项工作中，我们引入了两阶段的采样和dy-namic抽样方法，以通过RL在训练序列产生模型期间提高采样效率。我们就传统的发电任务进行了尝试，包括机器翻译和抽象性摘要。此外，我们通过使用奖励模型训练大型语言模型来评估人类反馈（RLHF）中的RL的AP。实验结果表明，基于ASRL的有效采样的RL可以在训练效率和记忆消耗方面均超过所有基准。值得注意的是，ESRL在强大的增强，最低风险训练和近端政策优化方法上产生一致的性能。该代码可在https：// github上找到。com/wangclnlp/deepspeed-chat-extension/示例/esrl。
咪咪·休斯（Mimi Hughes） - 物理科学实验室
系统模型，并帮助建立了该模型的PSD版本（现在是耦合的北极预测系统，CAFS）。我还努力理解极端北极风的分布及其对海冰的影响。2008年10月至9月。 2010年，博士后研究助理NOAA ESRL PSD水循环分支Boulder，CO产生了与WRF一起在加利福尼亚州进行了11年的6公里。验证了针对风源数据和响应数据的缩减，以评估其适用于塞拉屏障射流动力学研究的适用性。在过去半个世纪的观察中研究了低频的可变性和圣安娜风的趋势。生成了arkstorm的气象数据。2002-九月。 2008年研究助理气候敏感性研究休息室，加利福尼亚州洛杉矶，使用MM5创建的高分辨率（6公里）气候重建研究了南加州的中尺度气候动态。i的重点是传统气候模型无法反应的气候的三个方面：地表空气温度和风的昼夜周期，地形与降水的相互作用以及圣安娜风的动态原因。顾问：Alex Hall博士。2000-2002本科研究助理大气传感和宾夕法尼亚州LIDAR LAB UNICYER PARK设计并建造了Rayleigh Lidar的接收器，重点是将光学斩波器集成到系统中。 顾问：蒂姆·凯恩（Tim Kane）博士1999 - 2000年合作教育学生应用研究实验室大学公园（Research Laboratory University Park），宾夕法尼亚州实施并测试了一种非线性机器学习算法，用于自适应过滤（神经网络）。2000-2002本科研究助理大气传感和宾夕法尼亚州LIDAR LAB UNICYER PARK设计并建造了Rayleigh Lidar的接收器，重点是将光学斩波器集成到系统中。顾问：蒂姆·凯恩（Tim Kane）博士1999 - 2000年合作教育学生应用研究实验室大学公园（Research Laboratory University Park），宾夕法尼亚州实施并测试了一种非线性机器学习算法，用于自适应过滤（神经网络）。与信号/噪声比和输入信号的数量相比，测试了其鲁棒性。