sequential-learning

作者分享了Leo/PSCLS的早期进展，这是一个实验性系统，能够学习序列间的关系，并在训练更多故事时改进其故事生成效果和指标。

本文介绍了序列学习中基于李括号的迁移顺序预测方法，利用梯度场的交换子确定成对顺序，并可扩展到多个领域。实验表明，该方法在预测微调和指令调优的最优课程顺序方面具有高准确性。