OpenAI主要深度学习框架【pytorch】入门到实战完整课程，联合清华高校打造，学就完了！—人工智能／卷积神经网络／transformer／LSTM
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1、不同的聊天室你都可以进去，参与到各种话题聊天中。
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ChatGPT 是如何进行训练的？
ChatGPT 的训练方法和今年 1 月发布的 InstructGPT 大体一样，只是在使用的数 据集上有一些微小的差别。
首先，通过有监督学习训练出初始模型：人类 AI 培训员分别作为使用者和 AI 助手，模拟用户和 AI 的对话。在这个过程中，人类 AI 培训员能够访问机器编写的建议来帮助他们生成恰当的回复。
为了创建出强化学习所需要的奖励机制，OpenAI 将数个机器生成的回复进行对比，并按照回复质量由高到低进行排序。训练团队选取了人类 AI 培训员与机器的对话后，从中随机挑选一条机器编写的信息，和几条替代选项放在一起，让人类 AI 培训员进行排序。通过这种近端策略优化方法，可以筛选出最让人满意的模型，多次迭代后便训练出了现在的版本。
OpenAI手机版哪里下载？
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OpenAI发布新强化学习算法：近端策略优化
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OpenAI今天发布一类新的强化学习算法：近端策略优化（Proximal Policy Optimization，PPO）。因为易于使用和表现良好，PPO已经成为OpenAI默认的强化学习算法。
PPO让我们在根据挑战性的环境中训练AI策略，例如上面所示的Roboschool训练场中，智能体（agent）的任务是追逐粉红色的球体，并在期间学习走路、跑步、转向以及被击倒时如何站起来。
代码在此：
https://github.com/openai/baselines
Paper在此：
https://openai-public.s3-us-west-2.amazonaws.com/blog/2017-07/ppo/ppo-arxiv.pdf
最近在使用深度神经网络控制视频游戏等领域取得的突破中，策略梯度方法扮演了基础的角色。但策略梯度方法想要获得良好的结果非常困难，因为它对步长的选择比较敏感――太小。而且过程慢得让人绝望。样本效率通常也不好。
通过监督学习，我们可以轻松实现成本函数，运行梯度下降，而且很有信心能通过相对较小的超参数调优获得出色的结果。强化算法的成功路径并不明显，算法里有很多难以调试的部分。PPO则在样本复杂性和易于调优之间取得平衡，试图在每一步最小化成本函数计算更新时，确保与先前策略的偏差相对较小。
我们详细说明了使用自适应KL惩罚来控制每次迭代策略变化的PPO变体。新的变体使用其他算法中通常没有的新目标函数：
该目标实现了一种与随机梯度下降兼容的信赖域修正方法，并通过消除KL损失来简化算法，以及减小适应性修正的需求。在测试中，这一算法在连续控制任务上显示出最佳性能，几乎与ACER在Atari上的性能相匹配，而且实现起来更为简单。
OpenAI还使用PPO来教导复杂的模拟机器人。
例如波士顿动力的Atlas。这个模型具有30个不同的关节，普通的双足机器人只有17个左右。研究人员利用PPO训练模拟机器人，在越过障碍物时表现出跑酷的感觉。（不过在这个演示视频中，没有感觉出来……）
基线：PPO和TRPO
这一次放出的基线版本包括PPO和TRPO的可扩展并行实现，它们都是用MPI进行数据传递。两者都是用Python3和TensorFlow。
OpenAI基线是一套强化学习算法的高质量实现。地址在：https://github.com/openai/baselines
可以直接输入下面这个命令安装：
