强化学习中的课程学习是一种强大的训练范式，它通过将困难的目标任务分解成一个由易到难的子任务序列，引导智能体循序渐进地学习。其核心在于利用在简单任务上快速获得的经验，为学习更复杂的技能奠定基础，从而提高学习效率、最终性能，并更好地应对稀疏奖励等挑战。尽管手动设计课程有难度，自动化课程学习是当前活跃的研究领域，旨在让这一过程更加通用和高效。它模拟了人类学习“分步骤、由浅入深”的精髓，是解决复杂强化学习

本文转载自JayLou娄杰，知乎专栏《高能NLP》作者，已与原作者取得联系，已获授权。原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/76912493https://zhuanlan.zhihu.com/p/115014536本文以QA形式总结对比了nlp中的预训练语言模型，主要包括3大方面、涉及到的模型有：单向特征表示的自回归预训练语言模型，统称为单向模型：ELMO/ULMF

1. 概率语言模型设计用于计算一个句话在自然语言中出现的概率2. 语言建模（即训练语言模型的过程）：给定n个单词，预测第n+1个单词是什么。神经网络语言模型使用神经网络进行语言建模。3. 神经网络语言模型随着自然语言处理领域不断提出新的网络架构逐步演进，transformer是其中一个标志性里程碑。基于transformer，Google和Open AI分别提出了BERT和GPT 1.0/2.0.

ES简介、ES核心概念、ES读写原理

Python基于APScheduler实现定时任务Python这个语言的优势就在于有丰富的第三方库，既然原生实现有这样那样的缺点，我们可以借助第三方库来实现定时任务。APScheduler，即Advanced Python Scheduler的缩写，是一个简单易用的python定时框架。APScheduler是一个强大的Python定时框架，它提供了基于日期、固定时间间隔、以及类Linux cro

在计算激活值和梯度的时候以fp16精度存储，执行优化算法的时候还原为fp32（缺失位补0），这样最终的效果是模型在GPU上以fp16和fp32两种方式加载，这被称为混合精度训练（mixed precision training）

Python内置一颗这样的语法糖，它允许函数声明时以(*args, **kwargs)声明它的参数，而(*args, **kwargs)可以接受任何类型的参数。下面我们来看看这颗语法糖的实现原理：动态传参*args定义一个函数时，*将所有位置参数聚合到一个元组中，赋值给args**kwargs定义一个函数时，**将所有关键字参数聚合到一个字典中，赋值给**kwargs综上，使用*args和**kw

AI时代，大模型对知识创作的冲击从Python开始的博客之路AI从不生产内容，AI只是内容的搬运工 / 复读机粗浅内容将被大模型替代，我们需要更有深度的内容劣质内容将被大模型替代，我们需要更多优质的内容乐观看待变化

Python原生线程池多线程的基本知识这里就不再赘述了，本文只讲Python原生线程池的用法。python多线程Python3种多线程常用的两个模块为:_thread (已废弃，不推荐)threading (推荐)使用线程有两种方式，函数式调用或者继承线程类来包装线程对象。但如果线程超过一定数量，这种方式将会变得很复杂且线程的开关开销线性递增。池化思想是一种工程上管理长期占用资源并使用提高其使用效

截止目前（2023年7月），PEFT一共有三类方法，不同的方法在以不同的形式在固定预训练模型参数的前提下添加少量的新参数来实现对下游任务的适配。