【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，尤其涉及一种强化学习模型的训练方法及装置。
技术介绍
1、强化学习(reinforcement learning，rl)是一种机器学习的方式，它允许一个智能体(agent)通过与环境的交互来学习如何做出决策。强化学习的目标是训练智能体在未知的环境中通过试错，从而收集数据来学习最优策略(optimal policy)。
2、强化学习的基本过程如下：
3、1.智能体在环境中观察当前的状态。
4、2.根据当前的策略，智能体选择一个动作用于环境。
5、3.环境根据智能体的动作改变状态，并返回新的状态和奖励。
6、4.智能体根据新的状态和奖励更新其策略。
7、5.这个过程不断重复，直到智能体学习到一个满意的策略。
8、每一个智能体包括两个神经网络模块，即行动网络(actor)和评估网络(critic)。行动网络是根据当前的状态而决定下一个时刻施加到环境上去的最好动作。评估网络根据当前的状态和模拟环境用于预测标量值的外部强化信号，这样它可单步...
【技术保护点】
1.一种强化学习模型的训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的强化学习模型的训练方法，其特征在于，所述当前周期包括多个时刻；
3.根据权利要求1所述的强化学习模型的训练方法，其特征在于，在基于监督学习大语言模型得到初始的奖励模型之后，所述方法还包括：
4.根据权利要求2所述的强化学习模型的训练方法，其特征在于，将所述经验数据分别输入至语言模型中进行适配器微调训练，更新语言模型的参数，包括：
5.根据权利要求2所述的强化学习模型的训练方法，其特征在于，将所述经验数据分别输入至打分模型中进行适配器微调训练，更新...
【技术特征摘要】
1.一种强化学习模型的训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的强化学习模型的训练方法，其特征在于，所述当前周期包括多个时刻；
3.根据权利要求1所述的强化学习模型的训练方法，其特征在于，在基于监督学习大语言模型得到初始的奖励模型之后，所述方法还包括：
4.根据权利要求2所述的强化学习模型的训练方法，其特征在于，将所述经验数据分别输入至语言模型中进行适配器微调训练，更新语言模型的参数，包括：
5.根据权利要求2所述的强化学习模型的训练方法，其特征在于，将所述经验数据分别输入至打分模型中进行适配器微调训练，更新打分模型的参数，包括：
6.一种强化学习模型的训练装置，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：请求不公布姓名，请求不公布姓名，
申请(专利权)人：上海壁仞科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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