主流的大型语言模型训练都离不开RLHF(人工反馈强化学习)，其主要思想是使用人类专家提供的反馈示例来指导模型的学习过程，它可以加速强化学习过程，提高大模型的性能，但“目前RLHF这个过程既复杂又昂贵”。
针对RLHF这个问题，学术界目前主要有两种解决方法（个人想法，有不同可以评论区交流）：
“1）避开RLHF”，比如Meta最近提出了“”，验证精心制作的少量标注数据同样能达到不错的效果。
2）“简化RLHF”，就是今天给大家分享的这篇文章：斯坦福发布了一个名为AlpacaFarm（羊驼农场）的模拟器，旨在降低训练语言模型的成本，且比人工成本低45倍，并表现出与人类反馈的高度一致性。
现在一大研究主流研究数据驱动物理驱动深度学习方法求解科学计算问题。
利用深度学习模型强大计算能力求解基于PDE的物理系统，基于PDE的物理系统是对现实世界的近似，如圆柱绕流问题满足流体方程，求解流体方程能够更好理解圆柱在流场中的物理状态，之类的还有力学方程等等。
例如内嵌物理知识神经网络（PINN）求解微分方程，并基于Pytorch的PINN求解框架实现求解方程。
要知道，神经网络作为一种强大的信息处理工具在计算机视觉、生物医学、油气工程领域得到广泛应用，引发多领域技术变革.。深度学习网络具有非常强的学习能力，不仅能发现物理规律，还能求解偏微分方程.。
近年来，基于深度学习的偏微分方程求解已是研究新热点。内嵌物理知识神经网络（PINN）是一种科学机器在传统数值领域的应用方法，能够用于解决与偏微分方程（PDE）相关的各种问题，包括方程求解、参数反演、模型发现、控制与优化等。
PINN的主要思想即先构建一个输出结果为u^的神经网络，将其作为PDE解的代理模型，将PDE信息作为约束，编码到神经网络损失函数中进行训练。损失函数主要包括4部分：偏微分结构损失(PDEloss)，边值条件损失(BCloss)、初值条件损失(ICloss)以及真实数据条件损失(Dataloss)。
特别的，考虑下面这个的PDE问题，其中PDE的解u(x)在Ω⊂Rd定义，其中x=(x1，…，xd)：
f(x;∂u∂x1，…，∂u∂xd;∂2u∂x1∂x1，…，∂2u∂x1∂xd)=0，x∈Ω
同时，满足下面的边界
B(u，x)=0on∂Ω
PINN求解过程主要包括：
第一步，首先定义D层全连接层的神经网络模型：