

RL4VLM
簡介 :
RL4VLM是一個開源項目,旨在通過強化學習微調大型視覺-語言模型,使其成為能夠做出決策的智能代理。該項目由Yuexiang Zhai, Hao Bai, Zipeng Lin, Jiayi Pan, Shengbang Tong, Alane Suhr, Saining Xie, Yann LeCun, Yi Ma, Sergey Levine等研究人員共同開發。它基於LLaVA模型,並採用了PPO算法進行強化學習微調。RL4VLM項目提供了詳細的代碼庫結構、入門指南、許可證信息以及如何引用該研究的說明。
需求人群 :
目標受眾主要是機器學習和人工智能領域的研究人員和開發者,他們需要利用視覺-語言模型進行決策制定和強化學習研究。
使用場景
研究人員使用RL4VLM微調模型以改進自然語言處理任務中的決策制定能力。
開發者利用該項目提供的代碼庫和環境來訓練自定義的視覺-語言模型。
教育機構將RL4VLM作為教學案例,向學生展示如何通過強化學習提升模型性能。
產品特色
提供了修改版的LLaVA模型。
原創的GymCards環境。
為GymCards和ALFWorld環境提供的RL4VLM代碼庫。
詳細的訓練流程,包括準備SFT檢查點和使用SFT檢查點運行RL。
提供了兩種不同的conda環境,以適應GymCards和ALFWorld的不同包需求。
提供了運行算法的詳細指南和模板腳本。
強調了使用特定檢查點作為起點的重要性,並提供了使用不同初始模型的靈活性。
使用教程
首先,訪問RL4VLM的GitHub頁面以獲取項目信息和代碼庫。
根據提供的入門指南,準備所需的SFT檢查點。
下載並設置所需的conda環境,以適應GymCards或ALFWorld。
根據指南運行LLaVA的微調過程,設置必要的參數如數據路徑和輸出目錄。
使用提供的模板腳本運行RL算法,配置GPU數量和相關參數。
根據實驗需求,調整配置文件中的參數,如num_processes。
運行RL算法,並監控訓練過程和模型性能。
根據項目提供的引用指南,正確引用RL4VLM項目。
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