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现在，让我们更深入地探讨。这与我们目前为止讨论的内容密切相关。我们希望训练像ChatGPT这样的LLM助手。我们已经讨论了它的第一阶段，即预训练阶段。简而言之，就是：我们获取互联网文档，将其分解成标记——这些小的文本块的原子——然后我们使用神经网络来预测标记序列。这个阶段的输出是基础模型，也就是这个神经网络的参数设置。而这个基础模型本质上是一个在标记层面的互联网文档模拟器，它可以生成与互联网文档具有相同统计特征的标记序列。我们看到它可以用于一些应用，但实际上我们需要做得更好。我们想要一个助手，能够回答我们提出的问题。所以我们现在需要进入第二阶段，称为后训练阶段。

红星新闻记者注意到，文章中提到在去年初宣布被调查的湖南省益阳市第一中医医院原党委书记熊建清的违纪违法细节，文中披露，熊建清在担任该医院“一把手”期间，湖南省益阳市第一中医医院曾向群众收取“直饮水”和“一次性无纺布过滤袋”两项费用，而两项违规收费累计159万余元。

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作者表示，他发现 trl 库中已经有一个易于使用的 GRPO 实现，便立刻开始了训练，使用的硬件是配备了 16GB 显存的 Nvidia GeForce RTX 3080 的小型笔记本电脑。正如大家可能遇到的问题，作者发现示例代码中的参数设置导致了一个巨大的显存不足（OOM，out of memory ）错误。