新闻中心 
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02-03UCLA华人提出全新自我对弈机制！LLM自己训自己，效果碾压GPT-4专家指导合成数据已经成为了大语言模型进化之路上最重要的一块基石了。去年底，有网友曝出前OpenAI首席科学家Ilya多次表示LLM的发展没有数据瓶颈，合成数据可以解决大...
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01-25使用SPIN技术进行自我博弈微调训练的LLM的优化2024年是大型语言模型（LLM）迅速发展的一年。在LLM的训练中，对齐方法是一个重要的技术手段，其中包括监督微调（SFT）和依赖人类偏好的人类反馈强化学习（R...
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01-24监督分类算法及其工作原理的综述用于监督分类的算法可以对数据进行分类和预测，是机器学习领域中最常用的算法之一。这些算法可以对不同领域的数据进行分类，例如图像识别、语音识别、信用评估、风险分析等...
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01-24理解机器学习中反向传播算法的运行机制反向传播是神经网络训练中的一种常见算法，用于调整单个神经元的权重。它通过从神经元的输出向后移动来实现权重的优化，从而最小化网络的错误。该过程始于随机生成权重的网...
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01-24批次与周期在神经网络中的定义及用途神经网络是一种强大的机器学习模型，能够高效处理大量数据并从中学习。然而，当处理大规模数据集时，神经网络的训练过程可能会变得非常缓慢，导致训练时间持续数小时或数天...
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01-24梯度提升树算法的基本原理梯度提升树是一种集成学习算法，通过迭代训练决策树模型，然后将多个决策树模型加权融合，构建更强大的分类或回归模型。这个算法基于加法模型，每个新的决策树模型都是为了...
