講師：皆さんこんにちは､ お帰りなさい｡
このビデオでは､ ChatGPTを使ってA3Cを実装した「Breakout」を解決する方法について説明します｡
そこで､ すでにたくさんのクレイジーなプロンプトで促したところ､
驚くべき結果を得ることができました｡
このビデオでは､ 私が実際にどのように結果を出したか､
そしてChatGPTを使ってA3Cアルゴリズムを作成する方法について､
基本的に私の思考プロセスを説明します｡
DOOM』の時と同じように､ 「あなたはロボット工学の分野で長年の経験を持つ機械学習の専門家です」と述べました｡
ブレイクアウト」のA3Cアルゴリズムをお願いします｡ 目標は､ "Breakout "ゲームをプレイできるSOTA､
A3Cのアルゴリズムを完全に機能させることです｡
A3Cモデルのシェアードウェイトオプティマイザとして使用されるAdamオプティマイザのクラス､
テストコード環境､ カスタムバージョンの実装を行った｡
だから､ これはもっと文脈を与えている｡
私がしたことは､ この3つをあなたに提供することだ｡
ですから､ 残りのコードを生成する前に私が言及したように､ あなたの目標は､
私たちが持っていたものと同様に､
PythonとTorchを使って完全なソリューションを実装し､
Google Colabで実行されるコードを最適化することです､ 私たちが前に持っていたものと同じ｡
さらに､ コードの中で何をしたかを学生が理解できるように､
コードの一行一行をコメントします｡
必要であれば明確な質問をする､ 了解しました｡
ですから､ 『DOOM』の会話型Deep
Qでやったことと重なる部分もありますが､
すでに実装しているものがあり､ それを使ってほしいという文脈を多く加えました｡
それで始めると確定するんです｡
はい､ わかりました！質問があれば聞きますので､
残りのコードを教えてください｡
そして､ 「これはAdam
optimizerだ」と述べ､ Adam
optimizerのコードを貼り付けました｡
そこで､ システム的なコード､
システム的なプロンプトのようなものとして､
これを追加したところ､ よし､ 環境を提供してコードをテストしてくださいということになりました｡
つまり､ 最初のプロンプトであげたものを実際に参照しているのです｡
私は､ クールで､ ここにジム環境の実装があると言いました｡
このメインコードを貼り付け､
ここにコンテキストを追加しましたので､ ご覧ください｡
そして､ よし､ かっこいい､ テストコードを待とう､
と｡
そしてそれは､ ええ､ 私は､ しかし､
私はまだA3Cを実装する前にテストコードを見る必要があります､
私は､ クール､ ここにテストコードがありますと言いました｡
このように､ 大きなプロジェクトでは､
コードの一部や参照をスタイルで使用するよう揺さぶることで､
実際にコードのスタイルで何かを生成することができるのです｡
そうしたら､ 「いいね､
やってみよう」と言われました｡
そして､ 基本的にはこのメインコードとテスト､
そしてこれを実装していく､ と書いてありました｡
そして､ 作成されたモデル､ と書かれていました｡ Py､ 実はコースでもやりました｡
そして､ ここにアクタークリティックのモデルがある､
と言って､ 私たちのものと比較したのです｡
これはpythonの新しいバージョンなので､
ウェイトの初期化などの多くは､
よりエレガントな方法で行うことができます｡
それで､ 実際にやってみたところ､ かなりうまく使えて､
次に電車のコードを生成して､ 基本的にActorCriticを使うことにしました｡
しかも見てみると､ かなり簡略化されたものなので､
絶対に改善する必要があります｡
そこでできることは､ 「よし､ 続けよう」と言えば､
それを書き続けることができるのです｡
しかし､ 基本的に必要なものはすべて最適化されており､
そのオプティマイザーを見ることができます｡
を最後に止める｡
だから､ 基本的にはこれまで定義したもの､
適切な損失､ そう､ オプティマイザー､
すべてを使ったんだ｡
というわけで､ これで終わりです｡
いくつかの簡単なステップで､
たまたま2017年､ 2018年のベストの1つのような最新鋭のモデルの全コードを実装することができたのです｡
今でも､ 「ブレイクアウト」のような複雑な環境を解決するために､
多くの能力を保持しています｡
例えばChatGPTができたことで､
ある特定の部分を実装するように誘導することができるようになったということですね｡
また､ コードのある部分が実際に何をしているのかわからない場合は､
例えば､ クール､ トレーニングの部分を説明できますか､ アダムのカスタムはどこですか､
と聞きに行くことができます｡
だから､ 実際に自分で説明するように促しているわけで､
これも基本的には､
生成の根拠をもっと教えてくれるように促しているわけです｡
そして､ 実際にステップバイステップで説明しているのがお分かりいただけると思います｡
同じプロンプトを実行すれば､
私と同じような結果が得られますが､ 一般的に今､ この関数が実行するのは､
この一番上に定義した列車関数で､ 基本的にすべてのステップを通過して実装されます｡
そうそう､ それでしょうね｡
このコードをGoogle Colabで試してみることを絶対にお勧めします！できますよ！Goggle
Colab環境の視覚化と制限のため､ 動作させるにはちょっとトリッキーすぎるかもしれません｡
しかし､ エラーをここに貼り付けて､
デバッグのためにかなり適切な結果を得ることができます｡
そうそう､ これでA3Cのバリューを得る方法についてChatGPTの使い方を知ってもらえたね｡
そして､ ええ､ あなたがこれまでのコースを楽しんでいることを願っています､
さようなら｡