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RL4VLM
RL4VLM
目标受众主要是机器学习和人工智能领域的研究人员和开发者，他们需要利用视觉-语言模型进行决策制定和强化学习研究。
AI模型AI开发助手#强化学习#视觉-语言模型#决策制定#开源项目普通产品开源
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简介
RL4VLM是一个开源项目，旨在通过强化学习微调大型视觉-语言模型，使其成为能够做出决策的智能代理。该项目由Yuexiang Zhai, Hao Bai, Zipeng Lin, Jiayi Pan, Shengbang Tong, Alane Suhr, Saining Xie, Yann LeCun, Yi Ma, Sergey Levine等研究人员共同开发。它基于LLaVA模型，并采用了PPO算法进行强化学习微调。RL4VLM项目提供了详细的代码库结构、入门指南、许可证信息以及如何引用该研究的说明。
截图
产品特色
提供了修改版的LLaVA模型。
原创的GymCards环境。
为GymCards和ALFWorld环境提供的RL4VLM代码库。
详细的训练流程，包括准备SFT检查点和使用SFT检查点运行RL。
提供了两种不同的conda环境，以适应GymCards和ALFWorld的不同包需求。
提供了运行算法的详细指南和模板脚本。
强调了使用特定检查点作为起点的重要性，并提供了使用不同初始模型的灵活性。
使用教程
首先，访问RL4VLM的GitHub页面以获取项目信息和代码库。
根据提供的入门指南，准备所需的SFT检查点。
下载并设置所需的conda环境，以适应GymCards或ALFWorld。
根据指南运行LLaVA的微调过程，设置必要的参数如数据路径和输出目录。
使用提供的模板脚本运行RL算法，配置GPU数量和相关参数。
根据实验需求，调整配置文件中的参数，如num_processes。
运行RL算法，并监控训练过程和模型性能。
根据项目提供的引用指南，正确引用RL4VLM项目。
流量来源
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