1. 实验环境

1.1 硬件配置

• 处理器：2*AMD EPYC 7773X 64-Core
• 内存：1.5TB
• 显卡：8*NVIDIA GeForce RTX 3090 24GB

1.2 工具环境

• Python：3.10.12
• Anaconda：23.7.4
• 系统：Ubuntu 22.04.3 LTS (GNU/Linux 5.15.0-91-generic x86_64)
• IDE：VS Code 1.85.1
• gym：0.26.2
• Pytorch：2.1.2

2. 实现

2.1 Breakout for Atari 2600

模型评估效果

图2-1 Breakout for Atari 2600游戏示意图

<center>图2-1 Breakout for Atari 2600游戏示意图</center>

1. 绪论

本文旨在深入探讨强化学习在生成式预训练语言模型中的应用，特别是在对齐优化、提示词优化和经验记忆增强提示词等方面的具体实践。通过对现有研究的综述，我们将揭示强化学习在提高生成式语言模型性能和人类对话交互的关键作用。虽然这些应用展示了巨大的潜力，但也将讨论现有方法的挑战和可能的未来发展方向。

12月22日，有幸听了南京大学周志华教授题为“新型机器学习神经元模型的探索”的讲座。现场热闹非凡，大家像追星一样拿着“西瓜书”找周教授签名。周教授讲得依旧循循善诱，由浅入深，听得我很入迷，故作此记。