强化学习和微调 区别如下

强化学习和微调 区别如下

• 定义与概念
  • 强化学习**：是一种机器学习范式，强调智能体（agent）如何在环境中采取一系列行动，以最大化累积奖励**。智能体通过与环境进行交互，根据环境反馈的奖励信号来学习最优的行为策略。例如，机器人通过不断尝试不同的动作来学习如何在复杂环境中导航，以达到目标位置并获得奖励。
  • 微调：通常是指在预训练模型的基础上，使用少量的特定任务数据对模型进行进一步的训练，以适应特定的应用场景或任务。预训练模型已经在大规模的通用数据上学习到了一些通用的特征和模式，微调则是针对具体任务对这些特征进行优化和调整。例如，在图像识别中，使用在大规模图像数据集上预训练好的模型，然后针对特定的物体识别任务，用少量的该物体图像数据进行微调。
• 学习过程
  • 强化学习：智能体从初始状态开始，根据当前策略选择动作，环境根据动作给出反馈（奖励和新状态），智能体根据反馈不断调整策略，这个过程是一个动态的、与环境不断交互的过程，需要通过大量的试验和错误来学习。
  • 微调