gym-llm estende o ecossistema OpenAI Gym para grandes modelos de linguagem, definindo ambientes baseados em texto nos quais os agentes LLM interagem por meio de prompts e ações. Cada ambiente segue as convenções de passo, reinicialização e renderização do Gym, emitindo observações como texto e aceitando respostas geradas pelo modelo como ações. Os desenvolvedores podem criar tarefas personalizadas especificando modelos de prompts, cálculos de recompensa e condições de terminação, possibilitando avaliações sofisticadas de tomada de decisão e conversação. A integração com bibliotecas populares de RL, ferramentas de registro e métricas de avaliação configuráveis facilita experimentos de ponta a ponta. Seja avaliando a capacidade de um LLM resolver puzzles, gerenciar diálogos ou navegar em tarefas estruturadas, o gym-llm fornece uma estrutura padronizada e reprodutível para pesquisa e desenvolvimento de agentes de linguagem avançados.
gym-llm oferece ambientes estilo Gym para avaliação comparativa e treinamento de agentes LLM em tarefas de conversação e tomada de decisão.00