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GPT-2继续沿用了原来在GPT中使用的单向 Transformer 模型，尽可能利用单向Transformer的优势，做一些BERT使用的双向Transformer所做不到的事。那就是通过上文生成下文文本。GPT-2的目标是为了训练一个泛化能力更强的词向量模型，它并没有对GPT-1的网络机构进行过多的结构创新和设计，只是使用了更大的数据集和更大的网络参数。
LobeChat 是一个现代化设计的开源 AI 聊天框架，旨在整合市面上众多主流的AI大模型（如ChatGPT、Gemini Pro、Claude3、Mistral、LLaMA2等），为用户提供统一的平台管理与使用体验。
以 ChatGPT 为代表的大语言模型出圈后，企业级 LLM 的应用也越来越热，这其中一大部分应用都使用了 RAG 技术。传统 RAG 技术在某些场景下，可能存在以下几个问题，即使使用高级 RAG 方法通常也较难克服。1. 效率问题：基于向量的搜索方法采用数学方法，如聚类，树形结构或 HNSW 等近似最近邻算法，这些方法在处理极高维度数据，或非常复杂的信息结构时效果不好。另外，ANN 搜索算法如
计算单元是AI Core中提供强大算力的核心单元，相当于AI Core的主力军，主要包括：Cube Unit（矩阵计算单元）、Vector Unit（向量计算单元）和Scalar Unit（标量计算单元），完成AI Core中不同类型的数据计算。Ascend C编程范式把算子内部的处理程序，分成多个流水任务（Stage），以张量（Tensor）为数据载体，以队列（Queue）进行任务之间的通信与同
1、过程中遇到很多很多的问题，徒耗了好多精力和时间，就比如这个因为我是下载的最新权重参数模型，所以下载下来的transformers版本是最新最新的，导致LLaMA-Factory的一些文件虽然requirement是这么写的，
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就像引言里所描述的养成习惯的四个步骤，如果我们想让机器也有自己的“习惯”，去掉机器没有的渴求属性，就是强化学习所做的事情 —— 帮机器养成“习惯”，而 DRL 就是使用深度学习的技术去实现强化学习算法。今天是系列文章的第一篇，会介绍最基础的 policy-based 的算法 —— REINFORCE。
是高斯分布，和 Q 没有关系，而且 Q 使用的是确定性策略，实际上针对连续动作空间，采用随机策略，并且随机扰动和 Q 相关，才是更合理的，因为不但增加了探索性，而且探索性和 Q 的大小是相关的，Q 越大随机策略的探索性应该越小。介绍了期望 Sarsa 的方法，是一种比 Sarsa（DDPG 是本质上是 Sarsa）更稳定的方法，因为取了期望，相当于考虑了更多的动作，所以也可以用到 DDPG 里。所
到这里，PPO 算法相关的细节就讲完了，但是 PPO 的代码实现上还有许多细节，可以参考cleanrl是目前我看过的可读性最好的 ppo 代码实现，对具体实现感兴趣的可以看下这个 repo。接下来的文章会介绍 DRL 其他的常用算法，如 DDPG、SAC 等。
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