RunRL

Ще не встановили WebCatalog Desktop? Завантажте WebCatalog Desktop.

RunRL покращує великі мовні моделі та AI‑агенти через навчання з підкріпленням: запускає RFT (включно з GRPO), автоматизує налаштування, управління винагородою та масштабне тренування.

Покращуйте свою роботу із десктопним застосунком для «RunRL» у WebCatalog Desktop для Mac, Windows.

Запуск застосунків у вікнах без зайвих елементів, але з удосконаленими можливостями.
Легко керуйте і перемикайтеся між кількома акаунтами й застосунками, не змінюючи браузери.

Завантажити WebCatalog Desktop

RunRL покращує LLM та агентів AI за допомогою навчання з підкріпленням. Чи потрібно моделі вдосконалюватися в певному завданні? Втомилися постійно коригувати підказки? Витрачаєте занадто багато на спостережливість і бажаєте, щоб усі ці дані могли допомогти моделі самовдосконалитися? RunRL робить це можливим. Надаючи модель, підказку та винагороду, він забезпечує підвищення винагороди моделі та продуктивності.

RunRL розроблено для спрощення та оптимізації робочих процесів тонкого налаштування навчання з підкріпленням (RFT), особливо для великих мовних моделей. Це дозволяє користувачам запускати розширені алгоритми навчання посилення, такі як GRPO, без складності, традиційно пов’язаної з налаштуванням подвійних мереж або керуванням великими вимогами до пам’яті. Автоматизуючи більшу частину процесу налаштування, RunRL дозволяє безперешкодно запускати та керувати завданнями навчання посилення.

Платформа підтримує ефективні підходи до точного налаштування моделі, включаючи нові методи оптимізації переваг, що зменшує накладні витрати на навчання та розгортання моделі. Це полегшує практичні експерименти з найсучаснішими моделями, такими як Meta LLaMA 4 та іншими великомасштабними архітектурами ШІ, які зазвичай вимагають значних обчислювальних ресурсів і складної інженерної інфраструктури.

Можливості RunRL зосереджені на забезпеченні масштабованого та зручного середовища для завдань навчання підкріплення, дозволяючи дослідникам і розробникам запускати складні завдання навчання ШІ з мінімальною конфігурацією. Його інтеграція з високопродуктивними обчислювальними ресурсами та оптимізація для ефективного висновку сприяє прискоренню циклів розробки штучного інтелекту, одночасно ефективно керуючи споживанням ресурсів.

Цей опис був створений штучним інтелектом (ШІ). ШІ може помилятися. Перевірте важливу інформацію.

Вебсайт: runrl.com

Відмова від відповідальності: платформа WebCatalog не є афілійованою, асоційованою, уповноваженою, визнаною або будь-яким іншим чином офіційно пов'язаною з «RunRL». Усі назви продуктів, логотипи та бренди є власністю відповідних правовласників.

RunRL

Вам також може сподобатися