RLLama
Potenzia i LLM con apprendimento per rinforzo aumentato dalla memoria.
Elencato nelle categorie:
Intelligenza artificialeStrumenti per sviluppatoriGitHub
Descrizione
RLlama è un fork avanzato di LlamaGym che lo potenzia con capacità di apprendimento aumentato dalla memoria e algoritmi di apprendimento per rinforzo (RL) aggiuntivi. Introduce la memoria episodica e la memoria di lavoro, consentendo agli agenti di apprendere dalle esperienze passate e mantenere il contesto per le decisioni attuali, rendendolo uno strumento potente per sviluppare agenti intelligenti in vari ambienti.
Come usare RLLama?
Per iniziare con RLlama, basta installarlo utilizzando pip con il comando 'pip install rllama'. Puoi quindi creare agenti per vari ambienti, come il Blackjack o giochi basati su testo, importando la classe RLlamaAgent e definendo i metodi necessari per il comportamento del tuo agente.
Funzionalità principali di RLLama:
1️⃣
Apprendimento Aumentato dalla Memoria con Memoria Episodica e di Lavoro
2️⃣
Molteplici Algoritmi RL (PPO, DQN, A2C, SAC, REINFORCE, GRPO)
3️⃣
Supporto per Apprendimento Online
4️⃣
Integrazione Senza Soluzione di Continuità con Gymnasium
5️⃣
Supporto Multi-Modale (In Arrivo)
Perché potrebbe essere usato RLLama?
| # | Caso d'uso | Stato | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Sviluppo di agenti intelligenti per giochi di carte come il Blackjack | ✅ | |
| # 2 | Creazione di agenti per giochi di avventura testuali | ✅ | |
| # 3 | Implementazione dell'apprendimento aumentato dalla memoria in vari ambienti RL | ✅ | |
Sviluppato da RLLama?
RLlama è sviluppato da Ch33nchan, che ha contribuito nel campo dell'apprendimento per rinforzo e dell'apprendimento aumentato dalla memoria, migliorando le capacità di LlamaGym per creare un framework più potente per la costruzione di agenti intelligenti.