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万能な情境訓練ツール

多様な用途に対応可能な情境訓練ツールを利用して、業務の効率化と柔軟性を実現しましょう。

情境訓練

  • Trinity-RFT

    スケーラブルな検索機能を備えた、テキスト、画像、動画モデルのパフォーマンスを向上させるオープンソースの検索強化ファインチューニングフレームワーク。
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    Trinity-RFTとは？
    Trinity-RFT（検索ファインチューニング）は、検索とファインチューニングのワークフローを組み合わせて、モデルの精度と効率を向上させる統一されたオープンソースフレームワークです。コーパスを準備し、検索インデックスを構築し、取得したコンテキストを直接トレーニングループに組み込むことができます。テキスト、画像、動画のマルチモーダル検索をサポートし、一般的なベクトルストアと統合し、評価指標やデプロイスクリプトも提供します。
    Trinity-RFT コア機能
    • マルチモーダル検索インデックスの構築
    • 検索強化ファインチューニングパイプライン
    • FAISSやその他のベクトルストアとの統合
    • 設定可能なリトリーバーとエンコーダモジュール
    • 組み込みの評価・分析ツール
    • ModelScopeプラットフォーム向けのデプロイスクリプト
    Trinity-RFT 長所と短所

    短所

    現在積極的に開発中であり、安定性や本番適用可能性に制限がある可能性があります。
    かなりの計算資源が必要です（Python >=3.10、CUDA >=12.4、および少なくとも2台のGPU）。
    強化学習フレームワークおよび分散システム管理に慣れていないユーザーにとって、インストールおよびセットアッププロセスが複雑である可能性があります。

    長所

    オンポリシー、オフポリシー、同期、非同期、およびハイブリッドトレーニングを含む、統一された柔軟な強化ファインチューニングモードをサポートします。
    スケーラブルな分散デプロイのためにエクスプローラーとトレーナーを分離したアーキテクチャで設計されています。
    遅延報酬、障害、長い遅延を扱う堅牢なエージェントと環境の相互作用を処理します。
    多様で雑多なデータ向けに最適化された体系的なデータ処理パイプライン。
    ヒューマンインザループトレーニングとHuggingfaceおよびModelScopeの主要なデータセットやモデルとの統合をサポートします。
    オープンソースで積極的な開発と充実したドキュメントがあります。
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