谷歌研究小组：目标优化不好使？今天聊聊泛化这件事儿

sk）”的词汇请求，就能个人兴趣浅层研修基本概念来输显现出或分派一些我们甚至都不该到是什么玩意儿的外面。这很感兴趣了我们！让我们想到，这种“提示建筑工程Prompt engineering”式的基本概念，不太可能用来优本土化我们的机器研修基本概念。这中都我们展显现出一条推文，辩论了用“原初增压器Unreal Engine”这个词儿给VQGAN+CLIP基本概念打底，是怎么让三幅像质量大幅大大提高的。

新一轮来真是，如果我们不太可能将“只允许描述官能”这一规范扩张到其他仅仅顺利进行官能能分析的面对官能极为重要反问题上呢？

1 更为新一轮研修：不是块好的资料小圆

与督导研修相较，更为新一轮研修演算法在面对大量相似之处本土化的资料时，其运用能够和一般来说值效能要低的多。为了透彻了解为什么亦会这样，让我们考虑到一个思就让试验中：我们要去锻炼一个非标准的EVA，让这个EVA在非结构本土化的生存环境中的顺利进行数百万的训练任务。

规范的逻辑系统决策步骤设置如下：手段被指出为行动的稳定状态必须分布区，p(a|s)；而生存环境则由表扬算子都是由：r(st,at)；转换算子指出为p(st+1|st,at)。初始稳定状态和训练任务尽似乎被格式在初始稳定状态s0中的，它是一个从分布区p(s0)中的基因序列的。

我们演算法的尽似乎是使整个事件真相中的的表扬算子之和仅有本土化，在各不不同的初始稳定状态下基因序列自p(s0)：

让我们论据普遍存在某种“最优化手段”，该手段可以借助于仅有本土化的期望max0(R0)。“Supremum”似乎在这种具体情形更为合适，但是为了让这个式子更为好的一般来说值和梦境，我们简本土化之。我们就让让基本概念p(theta(a|s)尽似乎的相似于p*(a|s).

如果我们不太可能赢取最优化手段p*(a|s)，并将之称作“圣灵出发点Oracle”，并可以像有督导的资料集一样合过跟踪圣灵出发点来获取其标签。仅仅，我们就可以去锻炼一个前馈手段，将稳定状态算子到圣灵出发点上，并且渴望一切督导研修应用软件所特有的不同之处：稳定的锻炼步骤和操笔记、大批量、多元本土化的用户端资料集，须要费劲儿和生存环境互动。

然而，在更为新一轮研修中的，我们多半只能专业人士人士该系统可以跟踪，所以，我们需要从基本概念自身所采集的充分资料中的找寻督导数据，并据此革新我们的手段。要要用到这一点，我们无需要据估计显现出，不太可能使基本概念手段更为相似于最不同之处的温度梯度，这就无需要赢取现阶段手段在这个生存环境中的的不等偶发回报值(average episodic return of the current policy)，然后据估计该回报一般来说表达式的温度梯度。如果你把生存环境盈余当要用一个关于某些表达式的邱议莹来看的话，你可以可用对数则有长处(log-derivative)来据估计这些温度梯度。

这个温度梯度据估计还包括两个更为新一轮都是由，我们无需要对其顺利进行数学一般来说。首先是一般来说值其本身，它是对是从稳定状态的一个更为新一轮值。在我以前的文中中的，我写到过对二项式大数组（例如EVA在一般而言训练任务上的稳定度）的精准据估计似乎无需要成千上万次的试验中，这样才能大增百分之几的粗略估计确定官能。这是对于当时我那篇文中中的论据的而建筑设计EVA来真是的。

但是我们的训练任务似乎最主要数以百万计的训练任务和数不清的超多一幕，那这使得精准分析报告的运输成本过高，似乎我们更为新一轮研修演算法还没学亦会，时长却过去几百年了。

第二个更为新一轮是在手段温度梯度的据估计中的遇到的一些演算法，比如CMA－ES，并不需要从手段表达式分布区中的滤波基因序列，而其他更为新一轮研修演算法，如PPO，则是从手段分布区p_theta(a|s)中的抽基因序列本，并可用启动时传布所谓来一般来说值盈余一般来说表达式的温度梯度。

而后者不一定是确实中的最类似于的应完全一致用软件，因为行动表达式的跟踪空间，不一定要比手段表达式的跟踪空间要小（因此无需要更为少的生存环境交互来据估计温度梯度）。

如果在一个一般而言的圣灵出发点标示的标签a~p*(a|s)上顺利进行督导的副本操笔记，亦会赢取一些督导的温度梯度线性g*。但是如果可用更为新一轮研修的话，就让要大增举例来真是的特官能，是无需要大约O(H(s0)*H(a))倍的温度梯度线性督导才能借助于的，而且其据估计仅仅看要用是一个相对低的官能状据估计(low-variance estimate)。这种操笔记无疑是相当复杂的，亦会让我们的人工运输成本和操笔记步骤相当复杂，手忙脚乱。在这种操笔记中的，我们无需要论据初始稳定状态的熵分布区有一个幂formula_O(H(s0))，需要用其来据估计R(theta)的分布区。而且还要用O(H(a))来据估计Delta_thetaR(theta)本身。

所以真是，更为新一轮研修，尤其是在表扬稠密本土化、多元本土化、训练任务似乎是动植物的一幕中的顺利进行网络服务项目的更为新一轮研修，是无需要大量的顿悟滑动来可靠据估计回报以及他们的温度梯度线性的。

你需要在每一个批量生产（mini－batch）的更为新中的来给予这些数据，这是这种操笔记所需要的运输成本！当生存环境无需要处理繁复多元本土化的一幕，并允许对未见过的具体情况顺利进行总结、真是明了和先为报的时候，亦会无需要在锻炼的步骤中的给予更为多更为新一轮的锻炼资料基因序列，也允许资料基因序列很强更为加新一轮的多元本土化。

OpenAI DOTA的合作开发他的团队找寻，在锻炼步骤中的，只有他们的mini－batch中的具备数以百万计的基因序列的时候，才能将温度梯度增益增高到可以给予的水准。

这在直观上是可以讲的合的：如果我们是基本概念R(theta)，在我们顺利进行锻炼和研修的时候，每次接收mini－batch个基因序列，而我们无需要去对s0个一幕顺利进行研修划分，而且还只能狗熊顶多棒子似的学着再次而慢慢居然以前的，那么当我们从督导研修转演大变成网络服务项目更为新一轮研修的时候，似乎就亦会无需要大得多的锻炼基因序列量，更为多的锻炼batch，这个基因序列个数的大大提高似乎是几倍、数十倍的大大提高。

2 那用户端更为新一轮研修怎么样呢？

既然网络服务项目更为新一轮研修不不算行，那用户端正式版的更为新一轮研修亦会一定亦会更为好呢？我们以前辩论一下Deep Q－Learning这样的用户端更为新一轮研修应用软件在(S,A,R,S)这样的资料集上的展现出。

这种应用软件是合过bootstrapping来岗位的。其中的我们将效益算子重返到的尽似乎值是可用不同网络对下一个稳定状态的最佳节奏值据估计的副本来一般来说值的。

这些用户端更为新一轮研修应用软件的吸引力在于，你可以从各不不同的、离手段的资料中的赢取最佳的手段，因此就不无需要去和生存环境顺利进行交互。像QCL这样的Q learning的革新正式版的演算法，在用户端资料集上的特官能还能更为好，并且在资料量较大的展览品掌控生存环境中的还显示显现出了显现不错的官能能和引人兴奋的前景。

但不幸的是，bootstrapping并只能和描述官能最好的建构上来。众所周知，算子一般来说（function approximation）、Bootstrapping和Off Policy data（研修来自尽似乎手段之外的资料）这三个操笔记更为亦会引发锻炼的不稳定官能。

我视为在更为新一轮研修中的，这个极为重要反问题只亦会愈加严重，愈加被放大，因为我们扩大了资料集的数目，并更为新一轮在愈加抽象和一般本土化的训练任务上锻炼它们。

这项岗位指出，反复的bootstrapping亦会插值地增高人脑的描述官能能够和容量。如果你也准许深层人脑的似乎会锻炼是描述官能的极为重要这一观点的话，那么对于不同的人脑体系结构，用户端更为新一轮研修就不像督导研修那样很强“资料吸收 Data Absorbent”的能够。

仅仅的，即便是一些三维后的更为新一轮研修演算法，比如CQL，它们在资料量很大、普合人的资料集上顺利进行扩张和调试的话，一直很强很大的面对官能。我的朋友曾因在大数目EVA极为重要反问题上更进一步了AWAC和CQL的几种扩张大变本土化的演算法，找寻它们比举动副本（Behavior Cloning）这样的原始的应用软件更为难处理、更为忧心。

那么我们自然亦会就让到，与其费劲周折可怜半天，不如将经历放于深层网络所擅的方面——合过有督导的研修和对大数目的资料描述官能来并能获取资料，这样要用的话，特官能如何？我们否不太可能合过运用描述官能的应用软件而不是并不需要三维的操笔记来顺利进行更为新一轮研修的研修目的？

3 研修分布区，而不是研修到最佳的稳定状态

如果我们将描述官能作为演算法建筑设计的首要训练任务，或者真是一等公民，并将其他的一切都视为是为其服务项目的二等公民，亦会再次发生什么呢？然后当我们可以合过督导研修无聊地研修所有的手段，并“得体的允许just ask nicely”般地允许其顺利进行某些手段研修，又亦会再次发生什么呢？

让我们来看一下值得注意新兴的关于Decision Transformer（DT）的岗位，笔记只能对一般而言的手段顺利进行三维，而是用更为新一轮研修交叉顺利进行插值革新，他们只是用督导研修加上一个以此类推基本概念来先为报许多各不不同的手段的每一次。

这个基本概念以回报率作为必须，以便它可以先为报于借助于这些回报的这个手段相一致的行动。Decision Transformer只是用督导研修对所有手段，最主要好的和坏的，顺利进行三维，然后运用浅层研修描述官能的魔力，从专业人士人士面对的手段中的顺利进行推测。

这些情况却是早就在以前的一些同时期顺利进行的岗位结果中的被找寻，并且赢取了一些运用和工业发展，比如表扬必须手段（Reward-Conditioned Policies)、颠倒更为新一轮研修(Upside Down Reinforcement Learning)和“更为新一轮研修作为一个大碱基三维极为重要反问题Reforcement Learning as One Big Sequence Modeling Problem”。

AlphaStar他的团队还找寻，以有机体解锁的粗略估计资料（例如他们再次修筑的今后的单位）为必须，用来恶搞所有的解锁资料，比只去恶搞专业人士人士级别的修筑请求的锻炼特官能要好。

这种新技术也常可用自动出事的轿车课题，对好的客货车和新技术不佳的客货车顺利进行联合的三维，尽管自动出事手段只被用来恶搞好的出事举动，但是这样的锻炼应用软件不一定亦会赢取较好的锻炼结果和基本概念。

4 马后炮式再次标示Hindsight

在一些内部级语义的一幕中的，Decision Transformer将督导下的研修尽似乎以一些内部次的刻画为必须，这些刻画根据g的值来分成手段在今后亦会要用什么。

对于更为新一轮研修训练任务来真是，启动时的操笔记(return to go)是更为新一轮研修中的很占非零的操笔记，但是你也可以合过尽似乎稳定状态或《星际争霸》的紧密建构以此类推，甚至是对所顺利进行的岗位的自然词汇刻画来表达今后的结果。

在SimonquotLearning Latent Plans from Play"一文中的，笔记将任意的演算法每一次与近日的自然词汇请求刻画内容顺利进行配对，然后锻炼一个基本概念来副本那些以词汇刻画为必须的举动。

在次测试的步骤中的，他们则亦会无聊的允许这个手段以零为起点的模式顺利进行一项再次训练任务。这些新技术的不同之处是，它们对于在像蚂蚁地牢这样的更为新一轮研修训练任务中的，以少量探险（即稠密）的尽似乎转子是与生俱来的。这就支持者了这样的真是法：在长周期的训练任务中的，跨尽似乎必须的描述官能、总括和直观可以基因序列一般而言稠密尽似乎的暴力行为跟踪要用的更为好。

词汇是作为必须读写的一个良好的选取，因为它不仅可以用来分成演算法每一次，还可以按训练任务顺利进行分成，按照手段的探险泸州分成，按照它所大增的“动物官能”的高度顺利进行分成，还按照有机体似乎对演算法每一次的任何其他辨别和高度评价量化顺利进行分成。

读写的词汇句子可以是临时拼凑的，相对不对，须要本来为EVA似乎顺利进行的所有结果，本来合作开发一个年底的专业人士语法甚至词汇。

对于现实生活当今的结果和举动的动植物，词汇是一种理就让的“模糊”图标，随着我们要对愈加多的资料集顺利进行操笔记、分成和分割，用自然词汇顺利进行请求的读写和分派，将亦会愈加极为重要。

5 绝不会精髓的资料中的顺利进行描述官能与总结

我值得注意找寻了一项有趣的岗位，并且于是便的受到很感兴趣：D-REX，它应对了从次有手段的展览品和资料中的推测显现出生存环境的表扬算子的极为重要反问题。

以前的时候，我们的锻炼一幕中的，都是可选读写给我们的该系统和基本概念的都是最佳的手段，在这种具体情况中的，我们不太可能可用离手段演算法，比如Q learning来据估计效益算子。

可用浅层人脑的用户端效益据估计应用软件似乎亦会对之外展览品每一次中的的稳定状态－节奏资料对产生时常性的描述官能作用，因此无需要正确地大变动演算法，以确保效益算子的不动点。

一个不动点官能差的演算法亦会使锻炼受损失最小本土化，从而使得描述官能的能够和再次不动点到的稳定状态相当破碎。

D-REX提显现出了一个极其聪明和机智的小长处，来在资料手段是次优的具体情形，穿过确实只能任何表扬标签的极为重要反问题：

给显现出一个次优的手段pi_theta，合过必需要手段于生存环境的互动来转本土化成每一次滑动三幅。在每一次滑动三幅中的，向节奏资料中的添加一定量的增益sigma。 论据添加增益的操笔记亦会让次优的手段的特官能更为差，也就是R(tao)SimongtR(tao+sigma). 锻炼一个打分基本概念f_theta(tao_i, tao_j)来先为报tao_i和tao_j谁有更为高的打分，然后返回更为高者。 打分基本概念可以神奇地推测显现出tao_theta不太可能推测显现出的基本概念中的，哪个的特官能相对好，即便打分基本概念不曾在每一次上锻炼得比pi_theta更为优。

实话真是，我很害羞这种应用软件，因为打分基本概念锻炼上来是很稳定的，它们只是一些分类器，而且这种应用软件不是合过罗杰斯黎曼的应用软件说明紧密建构或者合过研修基本概念的隐官能都市计划来借助于优于示范者的举动，而是合过对一系列向西移动的推测来借助于的。

6 更为新一轮研修还无需要从充分中的研修并革新吗

在前文中的，我们刻画了如何“描述官能和推测”从而穿过跟踪，甚至可以从稠密的表扬结果中的顺利进行逆向的更为新一轮研修。但是，我们否就让过“根据手段自身的充分顺利进行革新，tabular rasa”呢？这是人们面对借助于RL演算法的绝望的主要情况。我们可以用督导研修演算法和一些描述官能来替代它吗？

更为新一轮研修的尽似乎是从现阶段的表达式集合theta请注意n和一些采集到的手段充分tao，来大变本土化研修成一组新表达式theta请注意(n+1)，从而来借助于更为高的回报和效益结果。那么，我们否可以不可用“适当的”更为新一轮研修演算法来更为新笔记本电脑微算子，而是转而合过督导浅层研修f:(theta请注意n,tao)-Simongttheta请注意(n+1)来并不需要研修这个算子呢？

这个就让法举例来说也被带入“元更为新一轮研修meta reinforcement learning”，因为它的尽似乎，包括到了研修比现成的更为新一轮研修演算法更为好的更为新一轮研修算子。

我和我的朋友将这个就让法应可用一个建设项目中都头的。在这个建设项目中的，我们锻炼了一个人脑，它从一个较大的手段充分的截图中的先为报“革新的手段举动”。即使我们不曾在最优化手段每一次上顺利进行锻炼，毫无疑反问够大的资料大幅提高可以使得一般革新算子亦然到表达式的最优化手段程序。

人们时常将这种手段改顺利进行为与DQN和PPO等“更为新一轮研修演算法”混为一谈，但确实上，它们的举动与借助于有些相似之处。“手段革新操笔记Policy improvement operator” f:(theta请注意n,tao)-Simongttheta请注意(n+1)可以合过你选取的更为新一轮研修或督导研修来顺利进行研修，但以值得注意更为新一轮研修的模式顺利进行部署，从而来和生存环境顺利进行交互。

7 “描述官能为尽似乎的操作”转子式应用软件

示意图，我给显现出一个表，表中的真是明了了右边写到的更为新一轮研修的极为重要反问题，并相对了如何可用“描述官能和推测”的应用软件，而不是并不需要三维的模式，来应对其中的的每个极为重要反问题。

尽似乎

并不需要三维应用软件

描述官能+推测的应用软件

很强稠密表扬的更为新一轮研修

找寻p*(at|st) 来让Rt=1， 可用暴力行为跟踪思维

DT：绝不会乏手段中的研修p(at|st, Rt)，推测p(at|st, Rt=1)。H.E.R推测采集每一次最佳的训练任务，然后研修p(trajectory|task)。然后推测所需要训练任务的最佳每一次。

从次优每一次中的研修表扬算子

用户端启动时更为新一轮研修

D－REX：每一次大幅提高+推测更为好的每一次。

从充分中的革新手段

Q Learning，手段温度梯度

Watch Try Learn：研修p(theta请注意n+1|theta请注意n, tao, task)。

在真实的生存环境中的阶段性展览品手段

基因序列高效的更为新一轮研修阶段性

课题随机：在仿真资料和生存环境中的锻炼，然后规则推测显现出在次测试和先为报阶段中的这是属于那个当今(infers which world)。

用高总括的词汇顺利进行掌控的模式很无聊。如果你就让找寻极为重要反问题xi的应完全一致用软件yi，可以考虑到首先主角极为重要反问题和高效能的配对所构成的资料集(x1, y1), ..., (x2, y2)，然后先为锻炼一个浅层人脑y=f_theta(x)，这个人脑就能根据你读写的高级自然词汇操作，算子到高效能上。然后去掉你就让要的xi并让深层人脑推测显现出高效能。“极为重要反问题”是最抽象的词，它可以指代更为新一轮研修浅层研修的生存环境、资料集，甚至是单个实例。“应完全一致用软件/高效能”可以图标为手段或人脑的最佳表达式，或者单个先为报。

尽似乎再次标示（Goal Relabeling Techniques）等新技术有助于从高效能中的转本土化成近日的极为重要反问题，但也可以合过资料集大幅提高新技术来搭建这样的资料集。从所谓上来真是，我们正要将一个十分困难的三维极为重要反问题产物为一个直观极为重要反问题，并在极为重要反问题的分布区上锻炼一个督导研修基本概念，这些极为重要反问题的高效能的运输成本相对低。

在此，我们真是明了这种应用软件中的的三个敦促：

选取一种不太可能将海量资料集的锻炼受损失最小本土化的应用软件，即仅有似然的督导研修。这将有助于扩张到复杂、多元本土化的资料集中的，并从先为报开支中的赢取仅有的描述官能更进一步和大增最佳的中都程碑。 如果你就让研修p(y|x, task=g*)，需要用它来分派训练任务先为报g*，那就可以更进一步为许多关的但各不不同的训练任务研修p(y|x, task) g~p(g), g!=g*，那么在次测试的时候只无需要考虑到g*就可以了。 颁布显现出有助于分成资料分布区的必须大数组，同时一直必需要对来自p(g)的保留基因序列顺利进行描述官能。自然词汇格式是一个极佳的选取。

我们可以将三维极为重要反问题产物带入直观极为重要反问题，这个操笔记却是并不是什么稀奇妹子。例如，SGD三维器可以产物为一般来说贝叶斯直观，因此可以合过AICO顺利进行三维掌控。这些岗位都在假说上支撑了“一般来说可以作为三维的一般来说品”的假说根基，因为极为重要反问题和演算法可以相互西行转换。

尽管如此，但是我所敦促的和上述观点稍稍并不不同。我们只能将以此类推决策极为重要反问题产物为等效的以此类推直观极为重要反问题，我们更为多的是紧密建构“元极为重要反问题”：它们的极为重要反问题刻画具备值得注意的分布区，很较易赢取高效能。然后我们合过将极为重要反问题并不需要算子到高效能来可用督导研修应对元极为重要反问题主旨。

不该就让的不算多，我们只要用最无聊的模式锻炼浅层人脑，然后允许它顺利进行描述官能就可以了。

毫无疑反问在不久的今后，我们就不太可能合过读写一些特别原初的描述官能刻画(Simonquotgeneralize to unseen")来借助于我们的尽似乎。

8

如果只允许所谓(Consciousness)亦会怎样呢？

作为并不需要三维的制成品，我们可以将“描述官能和推测”的规范延伸到多少呢？这是一个“所谓转子的应用软件Recipe for consciousness”，毫无疑反问这种应用软件不太可能大增一些意就让不到的特官能：

锻炼一个以自然词汇为读写的多手段基本概念p_theta(a|s,g)，可以合过Decision Transformer或者其他的值得注意应用软件借助于。

然后我们用这个基本概念来恶搞各种手段：pi_1,..., pi_N,并且以这些自然词汇的暂由刻画g为先为报算子的必须读写。

在次测试时，一些可选手段p(a|s, g=Behave as yourself)与另一个笔记本电脑微刻画交互pi次测试多个步骤，在此之后我们指示基本概念，让它“展现出得看不见你是pi次测试”。这种基本概念无需要一种“对他人的元所谓”的能够，因为它需要推测显现出什么国策pi_test亦会在特定具体情形顺利进行。

我们副本了多手段基本概念p_phy~p_theta,并在单个一幕中的内嵌步骤(1)的多个次测试时长插值，很强数十个笔记本电脑微。其中的两个笔记本电脑微的刚开始必须是p_theta(a|s,g=展现出得像我自己)，以及p_phy(a|s,g=展现出得像我自己)。

这亦会产生一些笔记本电脑微恶搞其他笔记本电脑微的具体情况，并且所有笔记本电脑微都辨别到这种举动。然后我们反问p_phy，发显现出类似于必须上下文的节奏“展现出的看不见是pi_theta买合你”。这将无需要pi_phy三维pi_theta的恶搞能够，以及pi_theta想到pi_phy现阶段稳定状态的数据。

很多分析人员，比如Jurgen Schmidhuber以前曾因辩论过一个话题，就是为什么实微笔记本电脑微的快照基本概念（或者叫当今基本概念）为何早就是“有所谓的”了，因为他们找寻取得成功地展览品自己周围生存环境的快照无需要将自我指出为生存环境中的的实微天将与者。

虽然我视为“自我指出”是都市计划和快照先为报极为重要反问题的确实必须，但是我还是视为这个基础不算空洞内了。它仅仅可用再现引人新服的所谓恶搞情况。你就让，毕竟在每个就让象的每一次落幕的步骤中的，更为亦会说明的图标“自我”的任何都市计划演算法在现阶段的这种并不一定下都是有所谓的。而却是一个A*地牢都市计划起maze-planner就能考虑到所谓的这种并不一定。

在此，我所授意的是可用一种“更为有真是服力”的所谓形式，而仅仅是基于“对自我顺利进行都市计划的确实指出”。

不拘泥至此，还有一些极为重要的借助于细节我没能详细真是明，但是在更为高的层次上，我真的视为督导研修和自然词汇作为必须读写，以及强大的笔记本电脑微交互资料集是研修无聊举动的，相当出色的应用软件。这种应用软件不太可能使得暂由很强某种自我所谓，也能让其他笔记本电脑微的元所谓能够朝着引人新服的所谓恶搞的朝向，迈显现出极为重要的一步。

9 反问问道

Igor Mordatch老友在评阅本文的时候提显现出了一些无聊的极为重要反问题，我们顺利进行了适当的辩论。我在这中都推论了他的极为重要反问题，并在本节中的给显现出表示准许。

你辩论了督导研修和更为新一轮研修，那么你是如何看待无督导研修和“面包类比The Cake Analogy”极为重要反问题的呢？

问道：我视为无督导研修只是针对各不不同训练任务的督导研修而已，它很强可比的温度梯度方差，因为除了大幅提高之外，尽似乎不一定一定亦会被嘈杂有噪地据估计。仅有似然据估计和对比演算法，比如InfoNCE，毫无疑反问都有助于促进庞大基本概念的描述官能。

对于稳重更为新一轮研修的第一个核心内容，也就是分析报告取得成功，否也和现阶段的转本土化成基本概念有值得注意的地方？我们不太可能妥善的去分析报告词汇基本概念，比如我们可以看得见很多人对BLEU分数的强烈不满，也能看得见基于非似然官能的转本土化成三幅像基本概念分析报告似然官能是很十分困难的。

问道：与无似然转本土化成基本概念值得注意，它无需要大量一般来说值来顺利进行锻炼、滤波，或者似然据估计。然而，仅仅的，我视为分析报告所造成的负债累累是只能并不需要当作相对的，因为边沿本土化对此类基本概念的辨别的一般来说值开销，与更为新一轮研修中的稳定度据估计的边沿本土化相较的话，相形见绌。在更为新一轮研修中的，你需要在O(新币而会)*O(初始本土化稳定状态分布区)*O(节奏分布区)上推测显现出生存环境，从而赢取“在所有稳定状态和训练任务中的大大提高稳定度”的低方差手段温度梯度。O(而会新币)是O(1000)个基因序列级别的操笔记，可用在粗略估计确定官能的具体情形，局部革新几个百分点，而我视为，如果可用Langevin滤波O(minibatch=32)等新技术的话，暗示似乎官能的边沿本土化运输成本多半是更为便宜的。此外，Langevin动力学中的可用的启动时传布发送至，不一定比开始运行完整的生存环境展览品（在都能都向前发送至人脑）更为便宜。

现阶段词汇基本概念岗位的一项找寻是，你真正就让要的笔记本电脑微尽似乎算子，却是早就够大好了。无聊的下一个token的先为报应用软件亦会引发描述官能极为重要反问题。但是，在大型基本概念的课题中的，如果你就让让暂由和你就让要的结果真正保持一致的话，还是一个难题，而且我们还只能最好的应完全一致用软件（却是很讽刺的是，迄今为止，许多更进一步都是和更为新一轮研修全家人可用）。

问道：交叉尽似乎似乎缺少每个基因序列实例的替代受损失。但是在“描述官能，然后推测”的流派中的，我亦会无聊地敦促去研修p(y|x, alignment objective)这一尽似乎，与不乏近日交叉尽似乎的仅有似然，然后在次测试的时候无聊的以所需要的对象交叉为必须顺利进行基本概念紧密建构。人们可以合过无聊的系统对开始运行基本概念来赢取交叉刻画的分布区，然后用基本概念借助于的适当交叉，顺利进行近日标示。然后我们就可以无聊的调用Connor Leahy的这个应用软件：

仅仅让AI去要用比如说，这个应用软件问上来看不见很轻率和不靠谱，但是在看得见DALL－E和其他大数目多模态基本概念的展现出在此之后，我们不太可能找寻，毫无疑反问随着基本概念大变大，描述官能特官能亦会大来得更为好。因此，反过来，我们应该更为要用的对待这些无聊的、边沿幼稚的就让法。

对于更为新一轮研修（温度梯度据估计）的第二个核心内容，我们不太可能合过生存环境快照顺利进行启动时传布，从而赢取更为加可靠的手段温度梯度。但是这样要用，不一定亦会引发更为最糟的结果。

问道：这个极为重要反问题让我就让起了Yann Lecun的一篇旧闻，是关于FB的评论。他是辩论ReLU激活据估计Hessian线性平方根的应用软件的，其中的真是可以可用随机据估计器而不是精准的一般来说值来分析Hessian，因为Relu的二阶曲率是0，并且我们却是就让赢取的是算子粗糙正式版的Hessian线性平方根。

如果你不就让可用快照数据，也不就让可用无偏随机据估计，而是就让用可无穷小的展览品模式顺利进行锻炼，那么我视为你又无需要顺利进行很草率的据估计的怪圈中都头的。因为很多时候，你无需要经过多次公式来推显现出粗糙展览品常数，并下降其方差。但是，毫无疑反问据估计一个粗糙的手段温度梯度所需要的基因序列量是一个合理的权衡，而这正是赢取温度梯度的一个良好的应用软件。

为什么像你文中的提显现出的（总括然后推测）这种应用软件看上来很无聊，但是近期还只能人要用显现出来？

问道：却是一些讲师却是早就在分析这个朝向了。我的猜测是，科研界倾向于表扬大大提高笔记本电脑复杂官能的叙述，并视为“我们无需要更为好的演算法”。而人们则是偏偏嚷嚷着就让要“无聊的就让法”，但是仅仅有人希望真正的渴求无聊官能的精髓，并扩张现有的就让法。

另一个情况则是，分析人员不一定一定亦会将描述官能视为无论如何的一定会，因此，他们不一定亦会更添说明的总结偏置，而不去把总结作为第一等无需要考虑到的一定会来要用，也一定亦会专门儿去为了支持者它而大变动其他的建筑设计和主角。

你关于所谓的敦促最开心，它和Schmidhuber的“当今中的的所谓”，Friston的“自由人高能量原理”，以及霍金的“思就让梦境”的就让法，有什么父子关系呢？

我视为Schmidhuber和Friston的统一假说，或多或少的真是明了“三维掌控无需要良好的今后先为报，而我在其中的的今后先为报，则无需要自我呈现”。如果我们拿大型词汇基本概念中的的下一个词语先为报要用类比的话，毫无疑反问就能精髓地三维下一个稳定状态的先为报就足以总结显现出所有所谓类型的咸味，比如心智假说和我上面写到的无聊的自我探究的例子。然而，这无需要一个生存环境，在这个生存环境中的，可靠先为报这种快照对辨别的似乎官能有很大的影响。我对Schmidhuber和Fristo的基础却是也有一些各不不同的就让法，就是它们不算笼统了，甚至可以普遍适可用海蛞蝓和有机体。如果今后的先为报无需要一定的生存环境复杂官能，以产生有机体能给予的有所谓的外面，那么主要的面对是说明该系统中的的最小的复杂官能是什么。

霍金的“所谓是无意识梦境”的假说毫无疑反问等多的与所谓的主观质感方面有关，而不是与心灵假说关的。请注意，大多数人并不视为一个相互连接numpy数组的流程不太可能像有机体那样“微验到质感”的仿佛。毫无疑反问缺少的是元所谓方面的一些一定会，比如手段无需要展现出显现出的举动指出，它在思考它所经历的一定会。举例来真是的，这无需要一个精心建筑设计的生存环境来允许这种元所谓举动。

我视为这可以从我前文刻画的心智假说恶搞极为重要反问题的锻炼部分中的显现出现，因为暂由算子将无需要访反问关于它如何无意识本质的一致官能总括，并合过各种“其他暂由的出发点”来产物它。不太可能合过自己对其他暂由 的无意识能够的总括，来投射自己对仿佛辨别的总括，这种灵活的特官能让我显然，这种暂由理解了它可以对质感顺利进行充分的元所谓。

你对所谓的表达方式只追捧心智假说的举动，那对于注意力举动来真是又是什么样的呢？

问道：可以天将考问6的紧接。

在Rich Sutton的Bitter Lesson Essay中的，他视为跟踪和研修都很极为重要。你也视为跟踪可以完全被研修应用软件所变为吗？

问道：我是这样视为的：如果在你的流程中的似乎跟踪的话，是不太可能对研修和整微的展现出有极大的帮助的。但这有点像蛋生牛和牛生蛋的父子关系一样。我们就让一下，AlphaGo的取得成功是因为MCTS可用了一个可研修的效益算子来跟踪所造成的？然后手段的蒸馏只是因为跟踪才起作用的吗？我的敦促是，当跟踪大来得不算难的时候（很多更为新一轮研修训练任务都是如此），那么可以可用更为多的研修操笔记来顺利进行锻炼。却是，在顺利进行督导研修的时候，你一直在顺利进行跟踪，或多或少划分的是，你在每一次一般来说值中的都能赢取更为多的温度梯度信号而已。

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