RunRL

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RunRL 使用強化學習自動化微調大型語言模型：輸入模型、提示與獎勵，執行並提升模型在任務上的表現，簡化設定與資源管理。

Mac、Windows (PC) 版傳統型應用程式

在 macOS 和 Windows 上，透過 WebCatalog Desktop，於專屬、無干擾的視窗中使用 RunRL。透過更快速的應用程式切換和更流暢的多工處理，提升您的生產力。輕鬆管理並切換多個帳號，無需使用多個瀏覽器。

RunRL 旨在簡化強化學習微調 (RFT) 工作流程，特別是對於大型語言模型。它使用戶能夠運行先進的強化學習算法，例如 GRPO，而無需傳統上與配置雙網絡或管理大量內存需求相關的複雜性。通過自動化大部分設置過程，RunRL 可以無縫啟動和管理強化學習作業。

該平台支持高效的模型微調方法，包括更新的偏好優化方法，減少模型訓練和部署的開銷。這有助於對 Meta 的 LLaMA 4 等最先進的模型和其他大規模人工智能架構進行實際實驗，這些模型通常需要大量的計算資源和復雜的基礎設施工程。

RunRL 的功能專注於為強化學習任務提供可擴展且用戶友好的環境，使研究人員和開發人員能夠以最少的配置運行複雜的 AI 訓練作業。其與高性能計算資源的集成和高效推理的優化有助於加快人工智能開發週期，同時有效管理資源消耗。

此描述由 AI（人工智慧）生成。AI 可能會犯錯。請檢查重要資訊。

RunRL 通過強化學習改進法學碩士和人工智能代理。模型是否需要在某項任務上做得更好？厭倦了不斷調整提示？在可觀察性上花費太多，並希望所有數據都能幫助模型自我改進？ RunRL 使之成為可能。通過提供模型、提示和獎勵，它可以確保模型的獎勵和性能得到提升。

網站： runrl.com

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