教模型说话，由上文产生下文（初始GPT3/GPT3.5）引导模型感知人类的意图，根据人类的意图说话（Supervised Fine-Tuning on GPT3/GPT3.5）对经过引导的模型的回答进行打分（Reward Model）将打分结果返回给模型，让模型根据打分结果不断进行循环迭代（Reinforcement Learning from HumanFeedback）2、chatGPT是组装

教模型说话，由上文产生下文（初始GPT3/GPT3.5）引导模型感知人类的意图，根据人类的意图说话（Supervised Fine-Tuning on GPT3/GPT3.5）对经过引导的模型的回答进行打分（Reward Model）将打分结果返回给模型，让模型根据打分结果不断进行循环迭代（Reinforcement Learning from HumanFeedback）2、chatGPT是组装

首先，我们需要。

机器学习实用代码汇总（你想要的这里都有）文章目录机器学习实用代码汇总（你想要的这里都有）前言一、数据导入1.数据文件读取2.提取特征和标签二、数据预处理1.数据的无量纲化2.缺失值处理3.处理分类型特征：编码与哑变量4.处理连续型特征：二值化与分段总结前言这里记录了自己在学习和实践中，记录下来的常用代码块。非常适合小白来学习和实践，在实践过程中找到你想要的某些功能，不断的复制粘贴就可以，有助于你早

机器学习实用代码汇总（你想要的这里都有）文章目录机器学习实用代码汇总（你想要的这里都有）前言一、数据导入1.数据文件读取2.提取特征和标签二、数据预处理1.数据的无量纲化2.缺失值处理3.处理分类型特征：编码与哑变量4.处理连续型特征：二值化与分段总结前言这里记录了自己在学习和实践中，记录下来的常用代码块。非常适合小白来学习和实践，在实践过程中找到你想要的某些功能，不断的复制粘贴就可以，有助于你早