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- AC算法，也称为Actor-Critic算法，是强化学习中的一种重要方法。它结合了策略梯度方法和价值函数方法的优点，主要由两部分组成：演员（Actor）和评论家（Critic）。演员（Actor）：负责根据当前状态选择动作。通常采用策略函数 π(a|s) 来表示在给定状态 s 下采取动作 a 的概率。目标是学习一种策略，以最大化长期的累积奖励。评论家（Critic）：评估演员采取的动作有多好... AC算法，也称为Actor-Critic算法，是强化学习中的一种重要方法。它结合了策略梯度方法和价值函数方法的优点，主要由两部分组成：演员（Actor）和评论家（Critic）。演员（Actor）：负责根据当前状态选择动作。通常采用策略函数 π(a|s) 来表示在给定状态 s 下采取动作 a 的概率。目标是学习一种策略，以最大化长期的累积奖励。评论家（Critic）：评估演员采取的动作有多好...
- 今天我们使用A2C算法进行训练。Actor-Critic Algorithm (A2C) 是一种强化学习算法，它结合了策略梯度方法（Actor）和价值函数方法（Critic）。在这个算法中，Actor 用来决定动作的策略，Critic 用来评估当前策略下的动作价值。 Actor-Critic 算法的工作原理Actor：基于当前状态选择一个动作，并通过策略函数 π(s,a∣θ)\pi(s, a... 今天我们使用A2C算法进行训练。Actor-Critic Algorithm (A2C) 是一种强化学习算法，它结合了策略梯度方法（Actor）和价值函数方法（Critic）。在这个算法中，Actor 用来决定动作的策略，Critic 用来评估当前策略下的动作价值。 Actor-Critic 算法的工作原理Actor：基于当前状态选择一个动作，并通过策略函数 π(s,a∣θ)\pi(s, a...
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- 摘要：昇思MindSpore技术公开课大模型专题课程新年第一课聚焦鹏城·脑海模型的训练过程。鹏城·脑海200B模型是拥有2千亿参数的自回归式语言模型，在中国算力网枢纽节点‘鹏城云脑Ⅱ’上，基于昇思MindSpore的多维分布式并行技术进行长期大规模训练，已完成1.8T token量的训练。 一、训练语料处理和使用1.脑海(PengCheng Mind)大模型计划脑海大模型计划致力于构建一个以... 摘要：昇思MindSpore技术公开课大模型专题课程新年第一课聚焦鹏城·脑海模型的训练过程。鹏城·脑海200B模型是拥有2千亿参数的自回归式语言模型，在中国算力网枢纽节点‘鹏城云脑Ⅱ’上，基于昇思MindSpore的多维分布式并行技术进行长期大规模训练，已完成1.8T token量的训练。 一、训练语料处理和使用1.脑海(PengCheng Mind)大模型计划脑海大模型计划致力于构建一个以...
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- Vanilla MoE（Mixture of Experts）Vanilla MoE（Mixture of Experts） Export Network是一个典型的集成学习模型，它利用多个“专家”（即子模型或组件）来共同处理一个任务。每个专家都有其独特的优势，适用于不同的数据子集。而Gating Network的作用是根据输入样本的特征来动态地决定每个专家的输出权重，这样模型就根据输入的特... Vanilla MoE（Mixture of Experts）Vanilla MoE（Mixture of Experts） Export Network是一个典型的集成学习模型，它利用多个“专家”（即子模型或组件）来共同处理一个任务。每个专家都有其独特的优势，适用于不同的数据子集。而Gating Network的作用是根据输入样本的特征来动态地决定每个专家的输出权重，这样模型就根据输入的特...
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