- RL के माध्यम से LLM-आधारित एजेंटों की fine-tuning को सरल बनाता है
- फ़िलहाल LlamaGym एक single
Agent abstraction class प्रदान करता है, जो Gym environment में agent prompting और hyperparameters को तेज़ी से iterate और experiment करने में मदद करता है
- उपयोगकर्ता
Agent class में 3 abstract methods implement करके अपना खुद का LLM-आधारित एजेंट परिभाषित कर सकते हैं
उपयोग
- LlamaGym install करने के बाद,
Agent class में 3 abstract methods implement करके एक blackjack player agent बनाया जाता है.
- base LLM को define करके agent को instantiate किया जाता है, फिर RL loop लिखा जाता है ताकि agent actions ले, rewards पाए, और episode समाप्त करे.
- reinforcement learning के ज़रिए online learning कठिन हिस्सा है, इसलिए hyperparameter tuning की ज़रूरत होती है, और supervised fine-tuning चरण मददगार हो सकता है.
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