LlamaGym - Affinage d’agents LLM via l’apprentissage par renforcement en ligne

• Simplifie l’affinage d’agents basés sur des LLM via l’apprentissage par renforcement (RL)
• Actuellement, LlamaGym fournit une classe d’abstraction unique Agent qui permet d’itérer et d’expérimenter rapidement sur le prompting des agents et les hyperparamètres dans un environnement Gym
• Les utilisateurs peuvent définir leur propre agent basé sur un LLM en implémentant 3 méthodes abstraites de la classe Agent

Utilisation

• Après avoir installé LlamaGym, créez un agent joueur de blackjack en implémentant 3 méthodes abstraites dans la classe Agent.
• Définissez le LLM de base, instanciez l’agent, puis écrivez la boucle RL afin que l’agent puisse agir, recevoir des récompenses et terminer les épisodes.
• L’apprentissage en ligne via l’apprentissage par renforcement comporte des aspects difficiles, un ajustement des hyperparamètres est donc nécessaire, et une étape d’affinage supervisé peut être utile.