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: LlamaGym은 LLM(대규모 언어 모델) 기반 에이전트를 온라인 강화 학습을 통해 미세 조정하는 프로젝트입니다. 강화 학습 분야에서 에이전트는 환경과 상호작용하며 보상 신호를 받아 학습합니다. 하지만, 현재 LLM 기반 에이전트들은 실시간(온라인)으로 학습하지 않습니다. LlamaGym은 이러한 에이전트들이 간단하게 강화 학습을 통해 미세 조정될 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. LLM 기반 에이전트를 강화 학습 환경에 쉽게 통합할 수 있도록 도와주는 이 프로젝트를 통해, 복잡한 코드 작업 없이도 빠르게 에이전트의 프롬프팅 및 하이퍼파라미터를 실험할 수 있습니다.
LlamaGym: OpenAI Gym 기반의 LLM 에이전트 파인튜닝
소개
LlamaGym은 OpenAI가 강화 학습(RL) 환경을 표준화하고 간소화하기 위해 만든 Gym을 기반으로 합니다. LLM 기반 에이전트를 Gym 환경에서 훈련시키려고 할 때, LLM 대화 컨텍스트, 에피소드 배치, 보상 할당, PPO 설정 등을 다루기 위한 상당한 양의 코드가 필요한데, LlamaGym은 이러한 문제들을 처리하는 단일 Agent 추상 클래스를 제공하여 사용자가 다양한 Gym 환경에서 에이전트 프롬프팅과 하이퍼파라미터에 대해 빠르게 반복 실험할 수 있도록 합니다.
LlamaGym의 주요 기능들은 다음과 같습니다:
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온라인 강화 학습을 위한 미세 조정:
LlamaGym은 LLM 기반 에이전트가 실시간으로 강화 학습을 통해 학습할 수 있도록 합니다. -
간소화된 통합: Gym 환경에서 LLM 기반 에이전트를 쉽게 사용할 수 있게 해주며, 복잡한 설정 없이 에이전트의 프롬프팅 및 하이퍼파라미터 실험을 가능하게 합니다.
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사용자 친화적인 API: 사용자는 단 몇 줄의 코드로 LLM 기반 에이전트를 미세 조정할 수 있으며,
LlamaGym은 이 과정을 단순화합니다.
사용 방법
LlamaGym을 사용하기 위해, 사용자는 먼저 pip install llamagym을 통해 라이브러리를 설치해야 합니다. 그 다음, Agent 클래스에서 3개의 추상 메소드(get_system_prompt, format_observation, extract_action)를 구현합니다. 이를 통해 에이전트가 관찰을 바탕으로 행동을 결정하고, 보상을 받아 학습을 진행하며, 에피소드가 종료될 때 학습을 종료할 수 있습니다. 이러한 절차는 강화 학습을 위한 표준적인 RL 루프를 구현하는 것과 유사합니다.
자세한 예시는 LlamaGym 저장소의 BlackJack 게임 예제 등을 참고해주세요.
더 읽어보기
LlamaGym GitHub 저장소
OpenAI Gym 문서
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