机器学习 | 近端策略优化 (PPO)
近端策略优化 (Proximal policy optimization, PPO)：强化学习中的一种策略优化方法，其相比 TRPO 更简单、稳定与高效。
机器学习 | 策略梯度 (PG)
策略梯度算法 (Policy Gradient)：强化学习中的一种策略优化方法，它直接根据奖励值对策略参数进行梯度上升，从而最大化奖励的期望。
机器学习 | 语言模型解码算法
语言模型解码算法：指在语言模型生成过程中，从模型输出的概率分布 (logits) 中，根据一定策略选择并生成下一个词或符号的过程，直至构成完整的句子或文本。
机器学习 | Transformer
Transformer：一种采用注意力机制的深度学习模型，这一机制可以按输入数据各部分重要性的不同而分配不同的权重。
机器学习 | GPT-2
GPT-2 (Generative Pre-trained Transformer 2): 是 OpenAI 发布的 GPT 系列大语言模型的第二代。它采用了纯解码器 (decoder only) 的结构，是一种自回归语言模型。
机器学习 | P⁎-Tuning
P*-tuning：一类模型微调方法，微调思想基于 Prompt 技术，不改变模型的主体参数，而是专注于优化一个小型的、任务特定的 Prompt，这个 Prompt 被设计来激活和引导模型生成特定类型的回答。