探索LLM的开源增强学习库

增强学习（RL）已成为推进大型语言模型（LLMS）的关键工具，其应用程序从从人类反馈（RLHF）到复杂的代理AI任务延伸到了增强学习。根据Enyscale的说法，随着数据稀缺性挑战传统预训练方法的功效，RL为通过可验证的奖励增强模型能力的途径提供了有希望的途径。

RL库的演变

RL库的开发加速了，这是由于需要支持多种应用程序（例如多转交换和基于代理的环境）的需求。几个框架的出现来说明了这种增长，每个框架都带来了独特的建筑哲学和优化。

关键的焦点库

Anyscale进行的技术比较突出了几个突出的RL库，包括：

• TRL： 通过拥抱面孔开发，该图书馆与其生态系统紧密整合在一起，重点是RL培训。
• Verl： VERL的可扩展性和对高级培训技术的支持，闻名于致。
• 拉根： 拉根（Ragen）扩展了VERL的功能，专注于多转交谈和不同的RL环境。
• Nemo-RL： NVIDIA的框架强调结构化数据流和可扩展性。

框架及其用例

RL库旨在简化解决复杂问题的政策的培训。常见应用程序包括编码，计算机使用和游戏玩法，每个应用都需要独特的奖励功能来评估解决方案质量。 TRL和VERL等库适合RLHF和推理模型，而Ragen和Skyrl等其他图书馆则专注于代理和多步rl设置。

比较见解

Anyscale的分析根据采用，系统属性和组件集成等标准提供了这些库的详细比较。值得注意的是，图书馆支持异步操作，环境层和诸如Ray之类的编排者的能力是关键的区别者。

结论

RL库的选择取决于特定的用例和性能要求。对于培训大型模型，建议使用诸如VERL之类的图书馆以达到其成熟度和可扩展性，而研究人员可能更喜欢更简单的框架，例如验证器，以灵活性和易用性。随着RL图书馆的不断发展，他们准备在LLM开发的未来中发挥关键作用。

有关更详细的见解，请访问有关Anyscale的原始文章。

图像来源：Shutterstock