MOSS-RLHF项目专注于研究大语言模型的强化学习从人类反馈(RLHF)机制,详细探讨了Proximal Policy Optimization (PPO)的内部运作,并提供了相关的代码实现,旨在推动对RLHF的理解和应用。
MOSS-RLHF的特点:
1. 研究和分析RLHF的内部机制
2. 探索Proximal Policy Optimization (PPO)的运作
3. 提供相关代码和实现
MOSS-RLHF的功能:
1. 阅读论文以深入了解RLHF和大语言模型的应用
2. 使用代码仓库中的实现进行实验
3. 研究PPO在RLHF中的应用
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