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情境訓練

  • Trinity-RFT

    Ein Open-Source-Retrieval-gestütztes Feinabstimmungs-Framework, das die Leistung von Text-, Bild- und Videomodellen mit skalierbarer Abfrage verbessert.
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    Was ist Trinity-RFT?
    Trinity-RFT (Retrieval Fine-Tuning) ist ein einheitliches Open-Source-Framework, das darauf ausgelegt ist, die Genauigkeit und Effizienz von Modellen durch die Kombination von Retrieval- und Feinabstimmungs-Workflows zu verbessern. Benutzer können einen Korpus vorbereiten, einen Retrieval-Index erstellen und den abgerufenen Kontext direkt in Trainingsschleifen einspeisen. Es unterstützt multimodale Retrievals für Text, Bilder und Video, integriert sich mit beliebten Vektor-Speichern und bietet Bewertungsmetriken sowie Deployment-Skripte für schnelle Prototypenentwicklung und Produktionsbereitstellung.
    Trinity-RFT Hauptfunktionen
    • Multimodale Retrieval-Index-Konstruktion
    • Retrieval-gestützter Feinabstimmungsprozess
    • Integration mit FAISS und anderen Vektor-Speichern
    • Konfigurierbare Retrieval- und Encoder-Module
    • Integrierte Bewertungs- und Analysetools
    • Deployment-Skripte für die ModelScope-Plattform
    Trinity-RFT Vor- und Nachteile

    Nachteile

    Derzeit in aktiver Entwicklung, was die Stabilität und Produktionsreife einschränken könnte.
    Erfordert erhebliche Rechenressourcen (Python >=3.10, CUDA >=12.4 und mindestens 2 GPUs).
    Installations- und Einrichtungsvorgang könnte für Benutzer, die mit Verstärkungslern-Frameworks und verteiltem Systemmanagement nicht vertraut sind, komplex sein.

    Vorteile

    Unterstützt einheitliche und flexible Verstärkungs-Finetuning-Modi einschließlich On-Policy, Off-Policy, synchron, asynchron und hybrides Training.
    Entworfen mit einer entkoppelten Architektur, die Explorer und Trainer für skalierbare verteilte Bereitstellungen trennt.
    Robuste Agent-Umgebungs-Interaktion, die verzögerte Belohnungen, Ausfälle und lange Latenzen behandelt.
    Optimierte systematische Datenverarbeitungspipelines für diverse und unstrukturierte Daten.
    Unterstützt Human-in-the-Loop-Training und Integration mit großen Datensätzen und Modellen von Huggingface und ModelScope.
    Open Source mit aktiver Entwicklung und umfassender Dokumentation.
Ausgewählt