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proximal新上映_proximal policy optimization(2024年12月抢先看)

内容来源：我赢网所属栏目：导读更新日期：2024-11-29

proximal

𐟐𞠦Ž⧴⧊짚„骨骼奥秘 𐟐𞊰Ÿ𖠧Š짚„身体大约由320块骨头组成，包括颅骨和颞骨内的三块听骨（听小骨）。锁骨较小，位于臂头肌的锁骨腱内。 𐟔 用不同的颜色为各骨的名称画上下划线，并为标出的骨填上相对应的颜色。 𐟓– 附肢骨骼（APPENDICULAR SKELETON）包括：前肢（FORELIMB）：胫骨（Tibia）、腓骨（Fibula）、腕骨（Carpal bones）、掌骨（Metacarpal bones）、掌籽骨（Palmarsesamoid bones）、近端指骨（Proximalphalanges）、中间指骨（Midlephalanges）、背侧籽骨（Dorsal sesamoid bones）、远端指骨（Distalphalanges）。后肢（HINDLIMB）：股骨（Femur）、胫骨（Tibia）、腓骨（Fibula）、跖骨（Metatarsal bones）、掌籽骨（Palmarsesamoid bones）、近端指骨（Proximalphalanges）、中间指骨（Midlephalanges）、背侧籽骨（Dorsal sesamoid bones）、远端指骨（Distalphalanges）。 𐟧頤𘭨𝴩ꨯ𜈁XIAL SKELETON）包括：颅骨（Skull）、下颌骨（Mandible）、舌骨（Hyoid bone）、脊柱（Vertebral column）、肋骨（Ribs）、肋软骨（Costal cartilages）、胸骨（Sternum）。 𐟔 了解犬的骨骼结构有助于更好地理解它们的身体构造和健康状况。

PPO算法在语言模型中的拆解与解析在大语言模型中，PPO（Proximal Policy Optimization）算法扮演着至关重要的角色。𐟎š„核心思想是通过调整策略来最大化期望回报，同时确保策略的更新不会过于激进，从而保持稳定性。 𐟓Š 在语言模型的训练中，PPO算法通过给予模型奖励来引导其生成更符合预期的输出。这个过程可以分为两个部分：过程合理性奖励和结果正确性奖励。 𐟔 首先，我们来探讨过程合理性奖励。这部分奖励是基于模型在生成输出时的“规矩”来计算的。具体来说，我们有一个已经训练好的语言模型（ref_policy），它作为基准来衡量其他模型（old_policy）的输出。每当old_policy生成一个token，我们就会计算它与ref_policy的相似度，并给予相应的奖励。这样，模型就会逐渐学会如何在保持多样性的同时，更加“规矩”地生成输出。 𐟎Ž夸‹来是结果正确性奖励。这部分奖励是基于模型最终生成的响应是否正确来计算的。我们只在最后一个token上应用这部分奖励，以确保模型能够生成符合预期的完整响应。 𐟓ˆ 最终，我们将过程合理性奖励和结果正确性奖励合并起来，形成了最终的奖励计算方式。这样，模型不仅能够生成多样性的输出，还能在生成过程中保持一定的规矩性。 𐟒ᠥ€𜥾—注意的是，在整个反馈阶段，reward_model和ref_policy的参数是不更新的。一旦给出奖励，就完成了反馈阶段。这样的设计确保了模型的稳定性，并允许我们在不破坏模型结构的前提下进行优化。 𐟓 最后，我们将反馈部分的伪代码进行了更新，以适应这种新的奖励计算方式。这样，我们就能更清晰地理解PPO算法在语言模型中的应用和作用。

期末考试答题技巧：文科生的实用指南嘿，大家好！期末考试又要来了，是不是感觉压力山大？特别是对于我们这些文科生来说，考试前的焦虑简直不要太真实。不过别担心，今天我就来分享一些文科生答题的小技巧，帮你轻松应对期末考试！以“量”取胜 𐟓 首先，咱们得明白一个道理：多写多得分！尤其是名词解释、简答题和论述题。名词解释一个四五分，你写个一两行真的能拿到分吗？我觉得悬！我一般会写四五行，差不多100到200字左右。论述题就更不用说了，一道题写满一面A4纸，500到600字，绝对不手软！字数的多少和分数的多少是成正比的，别舍不得笔墨。避重就轻 𐟧™‍♀️ 遇到不会做的题目也不要空着。我的原则是能写多少写多少，哪怕是一个字都不认识，也要写上几句相关的内容。老师至少能看出你的态度，说不定还能捞你几分呢。比如名词解释“Zone of Proximal Development”（最近发展区），你可以先写上这个理论是谁提出的、什么时候提出的，然后再扯到这个理论在历史上的重要性、对经济的影响等等。灵活变通 𐟧銧픩☥’Œ论述题其实没那么死板。你可以把它们看作是“分析具体问题情境＋简答”的结合体。比如“国际收支平衡表的主要内容”，先指出有哪些项目，然后逐一解释这些项目是什么。如果实在不确定某个概念，就把题干中的关键词作名词解释，这样至少不会出错。计算题也能有救 𐟧☤𘍤𜚥š怎么办？别急，先把题目读明白，用数学语言描述题干，把所有数据归类放好。即使不会算，老师也能看出你是认真读题了。如果你能写上一些相关的公式，那就更好了，绝对有分！最后的小建议 𐟓 总之，尽可能不要空题！能写多少写多少，你给老师递梯子，老师才能借机捞人嘛！大家都是相互的，加油！希望这些小技巧能帮到你们，祝大家期末考试顺利通过！如果你们有其他好用的方法，欢迎在评论区分享哦！我是小高，一个“有点东西”的学习博主，期待你们的留言！

心理学与生活：感觉和知觉详解知觉是什么？简单来说，知觉就是我们理解环境中各种事物和事件的过程。这个过程包括感觉、理解、识别和标记这些事物，以及准备对它们做出反应。知觉的过程不仅仅是感知，还包括了对这些感知的解释和理解。知觉的三个阶段 𐟌ˆ 感觉（Sensation）：感觉是我们在日常生活中最直接接触到的部分。我们通过眼睛、耳朵等感官来获取信息。比如，你看到桌子上的苹果，这就是一种感觉。知觉组织（Perceptual Organization）：在这个阶段，大脑会整合来自各种感官的信息，结合我们对世界的已有知识，形成对外部刺激的内部表征。比如说，当你看到一堆杂乱的线条时，你的大脑会组织它们，让你看到一幅清晰的画面。辨认与识别（Identification and Recognition）：这是知觉过程的最后阶段，也是赋予知觉以意义的部分。比如，你看到一只猫，你会立刻认出它来，这就是辨认与识别的过程。关于世界的感觉知识 𐟌 环境中的物理客体被称为远距刺激（distal stimulus），而它们在视网膜上的光学成像称为近距刺激（proximal stimulus）。知觉的任务就是从这些近距刺激中确定远距刺激是什么。心理物理学：探究人们对物理刺激的心理反应。研究者通过测量绝对阈限和刺激之间的最小可觉差来了解人们的感知能力。信号检测论：这个理论帮助研究者将感受性从反应偏差中分离出来，从而更准确地理解感知过程。视觉系统 𐟑€ 视觉系统是我们获取外界信息的重要途径。视网膜上的光学感受器——杆体细胞和锥体细胞，将光能转换成神经冲动。这些神经冲动通过视神经传递到大脑的多个区域，分别处理视觉环境的不同方面。光的波长是颜色的刺激物。我们看到的颜色有色调、饱和度和明度之分。颜色视觉理论结合了三原色理论和拮抗加工理论来解释我们的颜色感知。听觉 𐟑‚ 听觉是由不同频率、振幅和复杂度的声波产生的。在耳蜗中，声波被转换成流动波而使基底膜发生振动。基底膜上的毛细胞刺激神经末梢产生了传向听皮层的神经冲动。地点说能够很好地解释高频率声波的编码，而频率说则能很好地解释低频率声波的编码。存在两种神经机制来确定声音传来的方向：一种是计算到达两耳的声音的相对强度，另一种是计算到达两耳的声音的相对时间。通过这些知识，我们可以更好地理解我们的感知世界，以及我们是如何与这个世界互动的。希望这篇文章能帮助你更好地了解心理学与生活的关系！

二年级英语分级阅读，GE值真的准吗？和一年前相比，孩子的英语分级阅读GE值涨了1个点，达到了4.3。这才二年级呀，而且这一年孩子也没读多少书。孩子说有些题是蒙的，感觉这个GE值不太准。#英语分级阅读图片中的文字显示，孩子的STAR阅读诊断报告显示，Scaled Score为480，Lexile Measure为620L，Percentile Rank为83%，Grade Equivalent为4.3。这些数据看起来还不错，但孩子自己觉得有些题是猜的，所以对这个GE值有些怀疑。此外，孩子的Estimated Oral Reading Fluency为126 words per minute，这表明孩子在阅读流利度方面表现不错。Domain Scores方面，Literature和Informational Text的关键细节和结构掌握得很好，分别达到了96%和92%的掌握度。阅读推荐方面，孩子的Zone of Proximal Development为PD:3.1-4.8，这意味着孩子在这个范围内可以获得最佳的学习效果。Lexile Range为520L-670L，这表明孩子需要在这个范围内选择适合的阅读材料。总的来说，孩子的阅读表现还是不错的，但家长和老师也需要关注孩子的阅读过程，确保他们真正理解和掌握了阅读材料。

如何理解大语言模型中的PPO算法？4 在大语言模型中，PPO（Proximal Policy Optimization）算法扮演着至关重要的角色。要理解PPO，我们首先得搞清楚反馈机制，也就是奖励模型（Reward Model）如何为响应打分。这个打分过程就像是老师在批改作业，分数的高低衡量了响应的正确性，也可以看作是prompt和response的匹配程度。𐟓š 奖励模型在这里就像班级里成绩最好的学生，通过学习和训练，它能够独立地完成任务并给出正确的答案。网上有很多关于奖励模型训练过程的资料，但这并不是我们今天讨论的重点。𐟎“ 那么，PPO具体做了什么呢？拿到训练好的奖励模型后，PPO利用它来评估prompt和response的匹配程度，并据此调整策略。这个过程涉及到一系列复杂的数学和机器学习操作，但简单来说，PPO通过优化奖励模型的输出，来改善语言模型的性能。𐟧有趣的是，奖励模型的评分并不是最终的奖励。它们之间还隔着一个奖励函数（reward function），因为评分只能衡量结果的对错，而不能衡量过程的合理性。那么，如何衡量过程的合理性呢？一个简单的方法是：循规蹈矩即为合理。𐟔 就像爱因斯坦的相对论理论在提出时遭遇了许多质疑，但最终被证明并得到了认可。那些质疑其实也是必要的，它们帮助我们更好地理解物理世界的规律。在语言模型中，PPO也是通过不断优化和调整，来提高模型的性能和准确性。𐟌Ÿ 所以，当你看到PPO在大语言模型中的应用时，不妨想想它背后的反馈机制和优化过程。这样，你就能更深入地理解这个强大的算法了。𐟒က

阅读星级评价 STAR Reading测评是一种全面、客观、具体的阅读评估工具，涉及五大领域的36项阅读技能。它可以在多个层面评估学生的阅读能力级别、阅读速度和强弱项指标，直观分析学生的阅读水平和进步。 STAR Reading测评报告全解析𐟓Š 诊断报告：包括Scaled Score（以正确率和问题难度为依据的原始分数）、Percentile Rank（百分率等级，例如PR83表示该学生的阅读水平高于83%的同年级学生）、Grade Equivalent（阅读级别，例如5.9表示按照美国分级标准，阅读实力相当于学到五年级的第9个月课程的美国学生的平均水平）、Instructional Reading Level（学习指导阅读级别，指导学生在最佳阅读效果时的指导水平）和ORF（Oral Reading Fluency，阅读速度，即1分钟读多少个字）。领域得分：报告详细展示了学生在文学、信息性文本、词汇等方面的得分情况。例如，文学领域的Domain Score为83，表示学生对文学元素和主题的理解程度。词汇发展：词汇部分的Domain Score为90，表示学生在词汇习得和使用方面的表现。阅读推荐：根据学生的表现，报告提供了适合学生的阅读材料范围（Zone of Proximal Development，最近发展区），以及提升阅读实力的建议技巧。学生未来发展及技能建议𐟓ˆ 学生规划发展报告：展示了学生未来的发展潜力，以及根据分数等提出的技能训练建议。教师可以根据学生情况研读，不同分数对应的技能训练提示不同。进步跟踪报告：报告会对比学生设定的目标，以图表形式反映出学生阅读水平的提高程度，再对比期待达到的增长率，可以得知学生阅读能力的提高趋势。通过这些详细的报告和分析，教师可以更好地了解学生的阅读能力和需求，从而制定更有效的教学计划，帮助学生提升阅读水平。

PPO算法拆解：如何优化大语言模型？在上一篇文章中，我们探讨了如何在RLHF（强化学习、人类反馈与语言模型）中使用PPO（Proximal Policy Optimization）算法来优化大语言模型。今天，我们将继续深入探讨这个话题。首先，让我们回顾一下学习过程。就像老师给学生打分后，学生会根据反馈来了解自己的表现，并从中学习和进步。同样，模型也需要通过学习阶段来优化其性能和预测能力。这个过程就像是学生们用反馈来复习和改进，而模型则通过学习来强化优势动作。那么，什么是优势呢？优势可以被定义为“实际获得的收益超出预期的程度”。举个例子，假设一个高中生小明的数学成绩在高一时的平均分为100分。到了高二，他的平均分提升到了130分。我们可以说，小明在高二阶段相对于预期获得了30分的优势（130 - 100）。在PPO算法中，优势的计算方式是：优势 = 实际收益 - 预期收益。对于语言模型来说，生成第i个token的实际收益就是从生成第i个token开始到生成第N个token为止，所能获得的所有奖励的总和。我们用return来表示实际收益。那么，预期收益又该如何计算呢？在“采样”阶段，我们提到过policy包含演员模型和评论家模型。评论家模型是用来预估收益的，而演员模型则是用来生成响应的。评论家会为response中的每个token计算一个预期收益，第i个预期收益记为values[i]。现在，我们可以这样计算生成第i个token的优势：优势 = return - values[i]。这里，我们使用采样阶段计算出来的old_values来计算优势。通过这种方式，模型可以不断地学习和优化，就像学生们根据老师的反馈来复习和改进一样。希望这篇文章能帮助你更好地理解PPO算法在大语言模型中的应用。

5分钟搞懂AR测试报告，家长必看！今天我们来聊聊如何解读AR测试报告，特别是如何通过这些数据来了解孩子的阅读水平。AR测试是一种常用的阅读水平评估工具，通过一系列标准化的阅读测试来评估孩子的阅读能力和词汇掌握情况。颜色条的秘密 𐟎芩斥…ˆ，报告里有一栏颜色条，颜色条里有一条黑线。这条黑线的位置可以告诉你孩子的阅读水平处于什么状态：黑线在红色区域：需要紧急干预黑线在黄色区域：需要干预黑线在蓝色区域：需要观察黑线在绿色区域：孩子在基准线或超基准线，无需干预 Scaled Score和Lexile Measure 𐟓 SS（Scaled Score）：这是原始分数，满分为1400分。 Lexie Measure：这是蓝思值，用来描述书籍的难度。 Grade Equivalent (GE) 𐟓š GE值表示孩子超越美国同龄人的百分比。例如，Ailsa的GE值为4.4，这意味着她的阅读水平相当于美国四年级四个月的学生的平均水平。 IRL：内容理解和词汇掌握水平 𐟧 IRL值表示孩子对于特定年级书籍的理解程度。例如，Ailsa的IRL值为4.1，这意味着她对于四年级一个月的书籍有很高的理解力。 Oral Reading Fluency (ORF) 𐟓– ORF表示孩子的阅读速度，即每分钟能正确阅读的单词数。例如，Ailsa的ORF值为130，这意味着她每分钟能正确阅读130个单词。 Domain Scores 𐟓Š Domain Scores展示了孩子在故事阅读、说明文阅读和词汇掌握三个领域的表现。 Zone of Proximal Development (ZPD) 𐟌𑊚PD表示孩子适合阅读的书籍范围，通过Lexile Range来描述。这样可以帮助家长选择合适的阅读材料。总结 𐟓 通过这些数据，家长可以全面了解孩子的阅读水平和能力，从而为他们选择合适的阅读材料和课程。记住，阅读是孩子成长过程中非常重要的一部分，通过不断的阅读和练习，孩子们可以更好地掌握语言和文学知识。

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