强化学习不同于监督学习，在一些任务中数据标注困难，但机器可通过环境反馈知道结果好坏。强化学习是机器学习的一部分，可定义为寻找一个策略（函数），使智能体（Actor）在给定观察（Observation）时能选择最佳行动（Action），以最大化总奖励（Reward）。例如在玩太空侵略者游戏或围棋时，智能体根据游戏状态（观察）采取行动，如移动、射击（太空侵略者）或落子（围棋），游戏结束时根据结果获得奖

Introduction to Generative AI 2024 Spring该文档主要介绍了国立台湾大学（NTU）2024 年春季 “生成式人工智能（GenAI）” 课程的作业 5（GenAI HW5）相关内容，包括任务概述、待办事项、解码参数、提交与评分、参考资料和附录等部分，具体如下：根据作业的规范要求，这是TA 助教提供的代码连接 需要魔法 google 账号 colab 账号执行Ge

资料来自台湾大学李宏毅教授机器学课程ML 2023 Spring，如有侵权请通知下架台大机器学课程ML 2023 Spring2023/3/10 课程 機器如何生成文句。

机器学习框架：包含训练数据和测试数据，可应用于语音识别、图像识别、说话人识别、机器翻译等任务。过拟合现象：训练数据上损失小，测试数据上损失大。可能出现模型偏差（model bias）或优化问题（optimization issue）。介绍了交叉验证的概念，包括一般交叉验证和 N - fold 交叉验证。强调不推荐使用公共测试数据结果来选择模型，因为这可能会导致公共集表现优于私人集的问题。通过示例展

Fine-tuning技术的出现，让大模型的应用门槛大大降低。无论是个人开发者还是企业用户，都可以通过这项技术快速构建专业领域的AI助手。随着技术的不断发展，我们有理由相信，未来的AI将更加个性化、专业化，真正成为我们工作和生活中的得力助手！赶紧试试Fine-tuning实操吧，让你的大模型从此脱胎换骨！本文由AI技术博主原创，转载请注明出处。关注我，带你解锁更多AI神器！

LoRA（Low-Rank Adaptation）微调是近年来在大模型领域掀起的一场革命！想象一下，你要训练一个70亿参数的大模型，传统方法需要数千万元的算力成本，而LoRA只需要更新其中1-10%的参数，成本瞬间降低10倍！LoRA微调技术的出现，让大模型的应用门槛大大降低。无论是个人开发者还是企业用户，都可以通过这项技术快速构建专业领域的AI助手。随着技术的不断发展，我们有理由相信，未来的AI

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RAGFlow本地部署方案：基于DeepSeek-R1构建私有知识库问答系统 该方案通过本地化部署解决了网页版AI服务的三大痛点：数据隐私风险、文件上传限制和使用繁琐性。核心采用RAG（检索增强生成）技术，结合Embedding模型实现语义检索，使大模型能准确回答专业领域问题（如台湾民法）。实施步骤包括：1）通过Ollama部署本地DeepSeek-R1模型；2）Docker运行RAGFlow框架

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