RLLama
Memberdayakan LLM dengan Pembelajaran Penguatan yang Ditingkatkan Memori.
Terdaftar dalam kategori:
Kecerdasan buatanAlat PengembangGitHub
Deskripsi
RLlama adalah fork yang ditingkatkan dari LlamaGym yang memperkuatnya dengan kemampuan pembelajaran yang ditingkatkan dengan memori dan algoritma pembelajaran penguatan (RL) tambahan. Ini memperkenalkan memori episodik dan memori kerja, memungkinkan agen untuk belajar dari pengalaman masa lalu dan mempertahankan konteks untuk pengambilan keputusan saat ini, menjadikannya alat yang kuat untuk mengembangkan agen cerdas di berbagai lingkungan.
Cara menggunakan RLLama?
Untuk memulai dengan RLlama, cukup instal menggunakan pip dengan perintah 'pip install rllama'. Anda kemudian dapat membuat agen untuk berbagai lingkungan, seperti Blackjack atau permainan berbasis teks, dengan mengimpor kelas RLlamaAgent dan mendefinisikan metode yang diperlukan untuk perilaku agen Anda.
Fitur inti dari RLLama:
1️⃣
Pembelajaran yang Ditingkatkan dengan Memori dengan Memori Episodik dan Memori Kerja
2️⃣
Beberapa Algoritma RL (PPO, DQN, A2C, SAC, REINFORCE, GRPO)
3️⃣
Dukungan Pembelajaran Daring
4️⃣
Integrasi Tanpa Hambatan dengan Gymnasium
5️⃣
Dukungan Multi-Modal (Segera Hadir)
Mengapa bisa digunakan RLLama?
| # | Kasus Penggunaan | Status | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Mengembangkan agen cerdas untuk permainan kartu seperti Blackjack | ✅ | |
| # 2 | Membuat agen untuk permainan petualangan berbasis teks | ✅ | |
| # 3 | Menerapkan pembelajaran yang ditingkatkan dengan memori di berbagai lingkungan RL | ✅ | |
Dikembangkan oleh RLLama?
RLlama dikembangkan oleh Ch33nchan, yang telah berkontribusi pada bidang pembelajaran penguatan dan pembelajaran yang ditingkatkan dengan memori, meningkatkan kemampuan LlamaGym untuk menciptakan kerangka kerja yang lebih kuat untuk membangun agen cerdas.