这个GitHub仓库包含ARENA 3.0项目的练习和Streamlit页面。
您可以在下面找到每个章节的摘要。要获取更详细的信息(包括访问练习的不同方式),请点击章节标题中的链接。
此外,请参阅这个Notion页面,了解可用的虚拟学习资料指南。
本页的内容涵盖了课程的前五天。它可以被视为完成本课程更高级部分(如强化学习、转换器、机制可解释性、大规模训练和生成模型)所需的所有基础知识。
本章的一些亮点包括:
本页的内容涵盖了转换器(它们是什么,如何训练,如何用于生成输出)以及机制可解释性(它是什么,目前该领域最重要的一些结果,为什么它可能对对齐很重要)和其他与可解释性相关的主题(功能向量和模型引导)。
本章的一些亮点包括:
与第一章不同(其中所有材料都是必修的),本章除了前两个练习集外,所有部分都是可选的扩展。在前两个练习集中,你将构建和训练转换器,并获得对转换器模型机制可解释性的基本理解,包括归纳头和使用TransformerLens。之后,你可以选择其他六个练习集中的任何一个 - 没有先决条件!
如果你已经完成了必修材料,正在选择其他六个练习集,我们建议选择前三个中的一个(IOI、叠加和功能向量)。IOI适合实验主义者,叠加适合理论家/数学家,功能向量适合工程师,所以每个人都能找到适合自己的内容!
此外,每个可选的练习集在完成后都包括大量建议的额外材料/进一步探索,包括建议阅读和复现的论文。
强化学习是机器学习的一个重要领域。它通过教导代理在环境中采取行动以最大化累积奖励来工作。
在本章中,你将学习RL的一些基础知识,并使用OpenAI的Gym环境来进行自己的实验。
本章的一些亮点包括:
此外,后面的练习集包括大量建议的额外材料/进一步探索,包括建议阅读和复现的论文。
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