RLLama
Permet aux LLMs d'apprendre avec un apprentissage par renforcement augmenté par la mémoire.
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Description
RLlama est un fork amélioré de LlamaGym qui le supercharge avec des capacités d'apprentissage augmentées par la mémoire et des algorithmes d'apprentissage par renforcement (RL) supplémentaires. Il introduit la mémoire épisodique et la mémoire de travail, permettant aux agents d'apprendre des expériences passées et de maintenir le contexte pour la prise de décision actuelle, ce qui en fait un outil puissant pour développer des agents intelligents dans divers environnements.
Comment utiliser RLLama?
Pour commencer avec RLlama, installez-le simplement en utilisant pip avec la commande 'pip install rllama'. Vous pouvez ensuite créer des agents pour divers environnements, tels que le Blackjack ou des jeux textuels, en important la classe RLlamaAgent et en définissant les méthodes nécessaires pour le comportement de votre agent.
Fonctionnalités principales de RLLama:
1️⃣
Apprentissage Augmenté par la Mémoire avec Mémoire Épisodique et Mémoire de Travail
2️⃣
Plusieurs Algorithmes RL (PPO, DQN, A2C, SAC, REINFORCE, GRPO)
3️⃣
Support de l'Apprentissage en Ligne
4️⃣
Intégration Transparente avec Gymnasium
5️⃣
Support Multi-Modal (À Venir)
Pourquoi pourrait-il être utilisé RLLama?
| # | Cas d'utilisation | Statut | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Développement d'agents intelligents pour des jeux de cartes comme le Blackjack | ✅ | |
| # 2 | Création d'agents pour des jeux d'aventure textuels | ✅ | |
| # 3 | Mise en œuvre de l'apprentissage augmenté par la mémoire dans divers environnements RL | ✅ | |
Développé par RLLama?
RLlama est développé par Ch33nchan, qui a contribué au domaine de l'apprentissage par renforcement et de l'apprentissage augmenté par la mémoire, améliorant les capacités de LlamaGym pour créer un cadre plus puissant pour la construction d'agents intelligents.