- Шаг 1: Установите Python-пакет Text-to-Reward через pip.
- Шаг 2: Подготовьте набор данных с инструкциями на тексте с сопутствующими аннотациями предпочтений или наград.
- Шаг 3: Настройте и обучите модель вознаграждения, используя предоставленные скрипты обучения.
- Шаг 4: Экспортируйте обученную модель и интегрируйте ее в ваш pipeline RL (например, OpenAI Gym).
- Шаг 5: Запустите вашего RL-агента с изученной функцией вознаграждения и оцените производительность.