Trinity-RFT(검색 파인튜닝)는 검색과 파인튜닝 워크플로우를 결합하여 모델의 정확도와 효율성을 향상시키는 통합 오픈 소스 프레임워크입니다. 사용자는 코퍼스를 준비하고, 검색 인덱스를 구축하며, 검색된 컨텍스트를 바로 훈련 루프에 삽입할 수 있습니다. 텍스트, 이미지, 비디오의 다중 모달 검색을 지원하며, 인기 있는 벡터 저장소와 통합되고 평가 지표 및 배포 스크립트를 제공하여 빠른 프로토타입 제작과 운영 배포를 가능하게 합니다.
Trinity-RFT 핵심 기능
다중 모달 검색 인덱스 구축
검색 강화 파인튜닝 파이프라인
FAISS 및 기타 벡터 저장소와의 통합
구성 가능한 검색기 및 인코더 모듈
내장 평가 및 분석 도구
ModelScope 플랫폼 배포 스크립트
Trinity-RFT 장단점
단점
현재 적극적으로 개발 중이며, 안정성과 생산 준비 상태에 제한이 있을 수 있습니다.
상당한 컴퓨팅 자원이 필요합니다 (Python >=3.10, CUDA >=12.4, 최소 2개의 GPU).
강화 학습 프레임워크 및 분산 시스템 관리에 익숙하지 않은 사용자의 경우 설치 및 설정 과정이 복잡할 수 있습니다.
장점
온-폴리시, 오프-폴리시, 동기, 비동기 및 하이브리드 학습을 포함한 통합적이고 유연한 강화 미세 조정 모드를 지원합니다.
확장 가능한 분산 배포를 위해 탐험가와 트레이너를 분리하는 분리형 아키텍처로 설계되었습니다.
지연된 보상, 실패 및 긴 대기 시간을 처리하는 견고한 에이전트-환경 상호 작용을 제공합니다.
다양하고 혼란스러운 데이터를 위한 최적화된 체계적인 데이터 처리 파이프라인.
휴먼 인 더 루프 트레이닝과 Huggingface 및 ModelScope의 주요 데이터셋 및 모델과의 통합을 지원합니다.
Embedefy는 사용자가 AI 애플리케이션을 향상시킬 수 있도록 간편하게 임베딩을 얻을 수 있는 플랫폼을 제공합니다. 모델은 오픈 소스로 제공되며, 의미 검색 및 이상 탐지와 같은 작업에 사용될 수 있습니다. 이러한 임베딩을 애플리케이션에 직접 통합함으로써 사용자는 AI 모델의 정확성과 효율성을 개선할 수 있습니다.
Explorium MCP Playground는 사용자가 관련 데이터 소스를 발견하고 자동화된 특성 엔지니어링을 수행할 수 있도록 하여 데이터 분석 및 예측 모델의 정확성을 향상시키는 플랫폼입니다. 사용자 친화적인 인터페이스를 갖춘 이 플랫폼은 외부 데이터의 원활한 통합을 허용하여 데이터 전문가의 작업 흐름을 단순화하면서 실행 가능한 통찰력을 제공합니다.
