RLLama
Potencia los LLMs con aprendizaje por refuerzo aumentado por memoria.
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Descripción
RLlama es un fork mejorado de LlamaGym que lo potencia con capacidades de aprendizaje aumentado por memoria y algoritmos adicionales de aprendizaje por refuerzo (RL). Introduce memoria episódica y memoria de trabajo, permitiendo a los agentes aprender de experiencias pasadas y mantener el contexto para la toma de decisiones actuales, convirtiéndolo en una herramienta poderosa para desarrollar agentes inteligentes en diversos entornos.
Cómo usar RLLama?
Para comenzar con RLlama, simplemente instálalo usando pip con el comando 'pip install rllama'. Luego puedes crear agentes para diversos entornos, como Blackjack o juegos basados en texto, importando la clase RLlamaAgent y definiendo los métodos necesarios para el comportamiento de tu agente.
Características principales de RLLama:
1️⃣
Aprendizaje Aumentado por Memoria con Memoria Episódica y de Trabajo
2️⃣
Múltiples Algoritmos de RL (PPO, DQN, A2C, SAC, REINFORCE, GRPO)
3️⃣
Soporte para Aprendizaje en Línea
4️⃣
Integración Sin Problemas con Gymnasium
5️⃣
Soporte Multi-Modal (Próximamente)
Por qué podría ser usado RLLama?
| # | Caso de Uso | Estado | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Desarrollo de agentes inteligentes para juegos de cartas como Blackjack | ✅ | |
| # 2 | Creación de agentes para juegos de aventura basados en texto | ✅ | |
| # 3 | Implementación de aprendizaje aumentado por memoria en diversos entornos de RL | ✅ | |
Desarrollado por RLLama?
RLlama es desarrollado por Ch33nchan, quien ha contribuido al campo del aprendizaje por refuerzo y el aprendizaje aumentado por memoria, mejorando las capacidades de LlamaGym para crear un marco más poderoso para construir agentes inteligentes.