RLLama
Potencializa LLMs com aprendizado por reforço aumentado por memória.
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Descrição
RLlama é um fork aprimorado do LlamaGym que o potencializa com capacidades de aprendizado aumentado por memória e algoritmos adicionais de aprendizado por reforço (RL). Ele introduz memória episódica e memória de trabalho, permitindo que os agentes aprendam com experiências passadas e mantenham o contexto para a tomada de decisões atuais, tornando-se uma ferramenta poderosa para desenvolver agentes inteligentes em diversos ambientes.
Como usar RLLama?
Para começar a usar o RLlama, basta instalá-lo usando pip com o comando 'pip install rllama'. Você pode então criar agentes para diversos ambientes, como Blackjack ou jogos baseados em texto, importando a classe RLlamaAgent e definindo os métodos necessários para o comportamento do seu agente.
Recursos principais de RLLama:
1️⃣
Aprendizado Aumentado por Memória com Memória Episódica e de Trabalho
2️⃣
Múltiplos Algoritmos de RL (PPO, DQN, A2C, SAC, REINFORCE, GRPO)
3️⃣
Suporte a Aprendizado Online
4️⃣
Integração Sem Costura com Gymnasium
5️⃣
Suporte Multi-Modal (Em Breve)
Por que usar RLLama?
| # | Caso de uso | Status | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Desenvolvimento de agentes inteligentes para jogos de cartas como Blackjack | ✅ | |
| # 2 | Criação de agentes para jogos de aventura baseados em texto | ✅ | |
| # 3 | Implementação de aprendizado aumentado por memória em diversos ambientes de RL | ✅ | |
Desenvolvido por RLLama?
RLlama é desenvolvido por Ch33nchan, que contribuiu para o campo do aprendizado por reforço e aprendizado aumentado por memória, aprimorando as capacidades do LlamaGym para criar uma estrutura mais poderosa para construir agentes inteligentes.