RunRL

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RunRL 用强化学习自动微调大语言模型：输入模型、提示和奖励，运行并管理强化学习训练任务，提升模型在具体任务上的表现并优化资源使用。

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RunRL 通过强化学习改进法学硕士和人工智能代理。模型是否需要在某项任务上做得更好？厌倦了不断调整提示？在可观察性上花费太多，并希望所有数据都能帮助模型自我改进？ RunRL 使之成为可能。通过提供模型、提示和奖励，它可以确保模型的奖励和性能得到提升。

RunRL 旨在简化强化学习微调 (RFT) 工作流程，特别是对于大型语言模型。它使用户能够运行先进的强化学习算法，例如 GRPO，而无需传统上与配置双网络或管理大量内存需求相关的复杂性。通过自动化大部分设置过程，RunRL 可以无缝启动和管理强化学习作业。

该平台支持高效的模型微调方法，包括更新的偏好优化方法，减少模型训练和部署的开销。这有助于对 Meta 的 LLaMA 4 等最先进的模型和其他大规模人工智能架构进行实际实验，这些模型通常需要大量的计算资源和复杂的基础设施工程。

RunRL 的功能专注于为强化学习任务提供可扩展且用户友好的环境，使研究人员和开发人员能够以最少的配置运行复杂的 AI 训练作业。其与高性能计算资源的集成和高效推理的优化有助于加快人工智能开发周期，同时有效管理资源消耗。

此描述由 AI（人工智能）生成。AI 可能会犯错。请检查重要信息。

网站： runrl.com

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