gym-llm
0 Отзывыgym-llm — это библиотека Python с открытым исходным кодом, которая интегрирует большие языковые модели с интерфейсами OpenAI Gym. Она предоставляет текстовые среды, настраиваемые функции награждения и стандартные циклы RL для обучения, оценки и тонкой настройки агентов LLM. Используя привычные API Gym, исследователи и разработчики могут легче создавать бенчмарки, сравнивать производительность моделей и итеративно улучшать дизайн окружений.
Платформы и фреймворки ИИ
Библиотеки инструментов
#модели языка
#текстовые среды
#OpenAI Gym
#персонализированные шаблоны запросов
#обучение с подкреплением
#агенты принятия решений
#разговорный ИИ
#метрики оценки
#стандартизированные бенчмарки
#воспроизводимые эксперименты
#кастомизация задач
#тестирование LLM
#обучение агентов
#интерактивные запросы
#исследование ИИ
#управление диалогами
#решение сложных задач
#кодовые среды
#экспериментальная структура
...
Продвигайте этот инструмент
Обновите этот инструмент
gym-llm
gym-llm — это библиотека Python с открытым исходным кодом, которая интегрирует большие языковые модели с интерфейсами OpenAI Gym. Она предоставляет текстовые среды, настраиваемые функции награждения и стандартные циклы RL для обучения, оценки и тонкой настройки агентов LLM. Используя привычные API Gym, исследователи и разработчики могут легче создавать бенчмарки, сравнивать производительность моделей и итеративно улучшать дизайн окружений.
Платформы и фреймворки ИИ
Библиотеки инструментов
#модели языка
#текстовые среды
#OpenAI Gym
#персонализированные шаблоны запросов
#обучение с подкреплением
#агенты принятия решений
#разговорный ИИ
#метрики оценки
#стандартизированные бенчмарки
#воспроизводимые эксперименты
#кастомизация задач
#тестирование LLM
#обучение агентов
#интерактивные запросы
#исследование ИИ
#управление диалогами
#решение сложных задач
#кодовые среды
#экспериментальная структура
...
Рекомендуемые
Что такое gym-llm?
gym-llm расширяет экосистему OpenAI Gym, определяя текстовые среды, в которых агенты LLM взаимодействуют через подсказки и действия. Каждая среда следует соглашениям Gym для шага, сброса и отображения, выдавая наблюдения в виде текста и принимая ответы, сгенерированные моделью, как действия. Разработчики могут создавать собственные задачи, задавая шаблоны подсказок, вычисление награды и условия завершения, что позволяет реализовать сложные тесты на принятие решений и диалоги. Интеграция с популярными библиотеками RL, инструментами логирования и настраиваемыми метриками оценки обеспечивает полноценные эксперименты. Поскольку вы можете оценивать способность LLM решать головоломки, управлять диалогами или справляться с структурированными задачами, gym-llm предоставляет стандартизированный и воспроизводимый фреймворк для исследований и разработки продвинутых языковых агентов.
Кто будет использовать gym-llm?
- Исследователи ИИ
- Практики усиленного обучения
- Разработчики LLM
- Академические педагоги
Как использовать gym-llm?
- Шаг 1: pip install gym-llm
- Шаг 2: импортировать gym и зарегистрировать среду gym-llm
- Шаг 3: настроить политику вашего LLM или RL агента
- Шаг 4: запускать цикл обучения с env.step(), env.reset()
- Шаг 5: оценивать эффективность агента и донастраивать награды или подсказки
Платформа
- mac
- windows
- linux
Ключевые Особенности и Преимущества gym-llm
Основные функции
- Среды, совместимые с Gym, для текстовых задач
- Настраиваемые шаблоны подсказок и функции награды
- Стандартный API step/reset/render для действий LLM
- Интеграция с RL-библиотеками и логгерами
- Настраиваемые метрики оценки и бенчмарки
Преимущества
- Стандартизированное бенчмаркингинг языковых агентов
- Воспроизводимый рабочий процесс исследований
- Легкая настройка задач и наград
- Бесшовная интеграция с существующими RL-инструментами
- Ускорение разработки диалоговых и решенийных агентов
Основные Сценарии Использования и Приложения gym-llm
- Оценка LLM на текстовых головоломках игр
- Бенчмаркинг диалоговых политик
- Тонкая настройка LLM для задач принятия решений
- Обучение концепциям RL на курсах NLP
Часто Задаваемые Вопросы о gym-llm
Информация о Компании gym-llm
- rsanchezmo
Обзоры gym-llm
5/5
Основные Конкуренты и Альтернативы gym-llm?
- LangChain
- AgentBench
- OpenAI Gym
Вам также может понравиться：
Агент AI дизайна автоматизирует рабочий процесс, создавая изображения, видео и 3D модели до 10 раз быстрее.
Искусственный интеллект - чат-бот для лучших создателей OnlyFans.
Aixbt — это токенизированный ИИ-агент, оптимизирующий доходы в различных приложениях.
theGist AI Workspace объединяет рабочие приложения с ИИ для повышения производительности.
Создавайте брендовые визуальные элементы и текст с помощью ИИ, чтобы повысить продажи в электронной коммерции.
GPTConsole - это AI-агент, разработанный для оптимизированного общения и автоматизации задач.
GenSphere — это AI-агент, который автоматизирует анализ данных и предоставляет аналитические выводы для обоснованного принятия решений.
Nullify автоматизирует всю программу AppSec для команд безопасности, используя решения на основе искусственного интеллекта.
Refly.AI даёт нетехническим создателям возможность автоматизировать рабочие процессы с помощью естественного языка и визуального полотна.
Langbase — это ИИ-агент, который эффективно генерирует и анализирует контент на естественном языке.
AiTerm: AI Терминальный Ассистент, преобразующий естественный язык в команды.
Легко генерируйте увлекательные факты с помощью нашего инструмента на базе ИИ.
Автоматизируйте ваши заявки на работу и найдите идеальную работу с помощью технологий ИИ.
Intellika AI обеспечивает бесшовную автоматизацию анализа данных и отчетности для бизнеса.
ScholarRoll помогает студентам легко находить и подавать заявки на стипендии.
OneReach AI упрощает взаимодействие, автоматизируя взаимодействие с клиентами через интеллектуальные сообщения.
Phoenix AI Assistant помогает упростить задачи с помощью интеллектуальной автоматизации и персонализированной поддержки.
это агентное рабочее пространство на основе холста, которое предлагает бесплатно 🍌Nano Banana Pro и другие эффективные м
AI Library — это платформа для разработчиков, предназначенная для создания и развертывания настраиваемых AI-агентов с использованием модульных цепочек и инструментов.
Фреймворк на базе Python, реализующий алгоритмы стайного поведения для многопользовательского моделирования, позволяющий агентам ИИ координироваться и динамично навигировать.
Открытая платформа, реализующая автономных агентов LLM с поддержкой генерации на основе поиска, векторных баз данных, интеграции инструментов и настраиваемых рабочих процессов.
Шаблон агента ИИ, показывающий автоматическое планирование задач, управление памятью и выполнение инструментов с помощью API OpenAI.
Pipe Pilot — это框架 на Python, который управляет конвейерами агентов, управляемыми LLM, позволяя легко выполнять сложные многошаговые рабочие процессы ИИ.
Репозиторий с открытым исходным кодом, предоставляющий практические примеры кода для создания агентов ИИ с использованием возможностей Google Gemini по рассуждению и использованию инструментов.
RModel — это открытая платформа для агентов ИИ, которая координирует LLM, интеграцию инструментов и память для продвинутых диалоговых и задачных приложений.
Открытая платформа, реализующая кооперативное обучение с подкреплением для мультияпонных агентов при автономном управлении в симуляции.
Библиотека Python с интерактивным интерфейсом чата на основе Flet для построения агентов LLM с поддержкой выполнения инструментов и памяти.
Agentic Workflow — это фреймворк на Python для проектирования, оркестровки и управления многопроцессорными рабочими потоками AI для сложных автоматизированных задач.
Преобразуйте текст в эмоции — Клонируйте, создавайте и настраивайте выразительные AI-голоса за считанные секунды.
Демонстрационный проект на GitHub, показывающий SmolAgents — легкий Python-фреймворк для оркестрации мультиагентных рабочих процессов на базе LLM с интеграцией инструментов.
Python-фреймворк для лёгкого декларативного определения и выполнения рабочих процессов AI-агентов с помощью спецификаций в стиле YAML.
OpenSpiel предоставляет библиотеку окружений и алгоритмов для исследований в области обучения с укреплением и игрового планирования теории игр.
Питоновский фреймворк, реализующий протокол Model Context, для создания и запуска серверов AI-агентов с пользовательскими инструментами.
pyafai — это модульная рамочная структура на Python для создания, обучения и запуска автономных ИИ-агентов с поддержкой плагинов памяти и инструментов.
LangGraph позволяет разработчикам Python создавать и управлять индивидуальными рабочими процессами AI-агентов, используя модульные графовые пайплайны.
Обертка Python, обеспечивающая беспрепятственные вызовы API Anthropic Claude через существующие интерфейсы SDK Python OpenAI.
Agent Adapters предоставляет модульное промежуточное ПО для бесшовной интеграции агентов на базе LLM с различными внешними фреймворками и инструментами.
Java-Action-Storage — это модуль LightJason, который регистрирует, хранит и извлекает действия агентов для распределённых многопользовательских приложений.
LinkAgent координирует несколько языковых моделей, систем поиска и внешних инструментов для автоматизации сложных процессов на базе ИИ.
Универсальная веб‑студия, превращающая текст и изображения в аниме‑арт, персонажей, голоса и короткометражные фильмы.