LLM自我训练中的最新方法主要依赖于LLM生成重音,并以正确的输出答案作为培训数据过滤那些。这种方法通常会产生低质量的微调训练集(例如,计划不正确或中间推理)。在本文中,我们开发了一种加强的自我训练方法,称为REST-MCTS ∗,基于将过程奖励指导与树搜索MCTS ∗集成在一起,用于收集高质量的推理痕迹以及每步价值以培训政策和奖励模型。REST-MCT ∗避免了通常用于通过基于树搜索的强化学习来训练过程奖励的每个步骤手动注释:给定的最终正确答案,REST-MCTS ∗能够通过估算此步骤的概率来推断正确的过程奖励,可以帮助您带来正确的答案。这些推断的奖励提供了双重目的:它们是进一步完善过程奖励模型的价值目标,并促进选择高质量的痕迹进行政策模型自我训练。我们首先表明,与先前的LLM推理基线相比,REST-MCTS ∗中的树搜索策略(如在相同的搜索预算中)具有更高的精度。然后,我们证明,通过使用该搜索策略作为培训数据所搜索的痕迹,我们可以不断增强多种迭代的三种语言模型,并超过其他自我训练算法(例如REST EM和自我奖励LM)。我们在https://github.com/thudm/rest-mcts上发布所有代码。
环境扫描是由Mahzabeen EMU完成的,作为她在加拿大家庭医师学院(CFPC)的MITACS业务策略实习的一部分,由Drs监督。Jacqueline Kueper和Salimur Choudhury。我们在加拿大人工智能(AI)与家庭医学(FM)的交集中搜索了研究,该研究是自之前的两次有关AI的初级保健研究评论(2018+)以来发表的。搜索策略:与CFPC图书馆员Cheri Nickel合作制定了搜索策略。我们搜索了三个数据库(Scopus,Medline,Global Health),具有英语语言和2018年以上的出版年度限制。我们通过研究团队的网络搜索和知识确定了其他文献。灰色文献,以确定加拿大主要组织的健康报告的AI,以及其他具有类似医疗保健系统的国家的FM或初级保健报告的AI。用于进行搜索的关键词包括人工智能,机器学习,自然语言处理,神经网络,深度学习,强化学习,初级卫生保健,全科医生或医生,家庭/或医生以及初级保健。文档选择:符合包容性的研究是在英语语言中编写的,并与FM和AI相关。我筛选了标题,抽象和全文,以及JK和SC解决了不确定性。由于缺乏适当的FM协作而被排除在外,由于使用了不合格的数据源,或与加拿大初级保健无关,因此没有进行试验测试。重复的研究被手动排除在外。
每个研究都始于特定的目标,并取决于使用的工具和搜索策略。加上该研究是时间的快照,它是2023年结束的。我们希望您喜欢阅读此报告,并且您了解其性质和由于我们做出的选择而存在的局限性。ATMP的领域是一个快速增长的地区,许多利益相关者,小型和大型公司和新手,私人和公共实体,专业财团和工作组,大学和研究中心,医院,医生,医生等。列表太长了,无法命名所有内容,但知道所有这些都在ATMP生态系统中起着独特而重要的作用。
摘要。在卫星通信支持的增加压力的背景下,合理有效地派遣卫星资源是提高通信资源利用效率的重要手段。针对地理轨道通信卫星系统的资源调度任务要求,首先建立了通信卫星资源调度(CSRS)模型,基于此,基于此基础,推进了一种基于改进的鲸鱼优化算法的CSRS方法。在此方法中,提出了检测和搜索策略,并使用交叉突变操作员避免算法落入局部最佳最佳。仿真结果表明,IWOA可以有效地提高卫星资源调度的质量和稳定性。
纳入的研究(将在审查中总结和评估)、方法和搜索策略。文献检索将根据治疗审查框架进行(第 4.2.2 节)。虽然拟议审查的通知已发布在 CADTH 网站上,但受影响的制造商和利益相关者(包括患者团体)可能会直接收到 CADTH 通知。利益相关者可以对拟议的项目范围发表评论,或与纳入的研究列表分享顾虑。所有反馈意见均由 CADTH 审查,并用于确定审查范围。根据利益相关者的反馈,CADTH 完善拟议的项目范围文件,并从公共药物计划获得是否继续进行的最终建议。
随着社会对人工智能的兴趣和影响不断演变,各国政府也越来越多地寻求战略性地将自己定位为这一新领域的创新者和监管者。政府概述这些计划的最明确和最容易理解的方式之一是通过国家战略和政策文件。我们遵循系统的搜索策略,确定了 25 个国家的国家人工智能政策文件。通过对这些文件的分析,包括主题建模、聚类和反向主题搜索,我们概述了国家人工智能政策中讨论的主题,并对比了各国之间的差异。此外,我们分析了整个语料库中 11 条道德原则的频率。我们的论文概述了地理和文化集群之间的差异对未来人工智能应用发展的影响。
本文件包含 1,487 项美国专利,涉及地面光伏应用、系统、组件、材料、制造和支持功能。这些专利于 1951 年至 1983 年颁发;1950 年未发现任何专利。通过搜索美国专利局数据库 USPA 来分离条目。最终搜索策略检索了“电池、热电和光电”类和“光电”、“测试”和“应用”子类下的所有专利以及包含单词“光伏”或“太阳能电池”及其衍生词的专利。在太阳能研究所 (SERI) 专利文件中手动搜索专利增强了数据库搜索。在编制初始列表后,排除了以下类别的专利:空间光伏技术、探测器光伏效应的使用以及仅与光伏技术外围相关的主题。
本文件包含 1,487 项美国专利,涉及地面光伏应用、系统、组件、材料、制造和支持功能。这些专利于 1951 年至 1983 年颁发;1950 年未发现任何专利。通过搜索美国专利局数据库 USPA 来分离条目。最终搜索策略检索了“电池、热电和光电”类别和“光电”、“测试”和“应用”子类别下的所有专利以及包含单词“光伏”或“太阳能电池”及其衍生词的专利。手动搜索太阳能研究所 (SERI) 专利文件中的专利增强了数据库搜索。在初始清单编制完成后,以下类别的专利被排除在外:空间光伏技术、光电效应在探测器中的应用、以及仅与光伏技术有外围关系的主题。
信息专家对包括 MEDLINE 和 Cochrane 系统评价数据库在内的关键资源进行了文献检索。搜索方法是定制的,以检索有限的结果集,平衡全面性和相关性。搜索策略包括受控词汇,例如美国国家医学图书馆的 MeSH(医学主题词)和关键词。搜索概念是根据研究问题和选择标准的要素制定的。主要搜索概念是药品短缺。应用 CADTH 开发的搜索过滤器将检索范围限制在卫生技术评估、系统评价、荟萃分析或间接治疗比较;任何类型的临床试验或观察性研究;使用常规收集数据的真实世界证据;或加拿大背景。搜索于 2023 年 9 月 13 日完成,仅限于自 2003 年 1 月 1 日以来发表的文献。