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El entrenamiento de modelos a gran escala mediante aprendizaje por refuerzo a menudo se enfrenta a cuellos de botella de rendimiento, especialmente en lo que respecta a la utilización de la GPU. Este artículo se centra en cómo mejorar la eficiencia de la GPU durante el entrenamiento de GRPO (Group Relative Policy Optimization) dentro del marco ...

Fundamentos Teóricos El algoritmo Q-Learning es una técnica de aprendizaje por refuerzo que permite a un agente aprender la política óptima de acciones en diferentes estados. Su fórmula central es: Q(s,a) ← (1 - α) * Q(s,a) + α * (r + γ * max Q(s',a')) Donde Q(s,a) representa el valor esperado de tomar la acción a en el estado s, α es la tasa ...

Este recurso presenta la implementación de nueve algoritmos de aprendizaje por refuerzo profundo (DRL) utilizando PyTorch, orientado a principiantes en el campo. Los algoritmos incluidos son REINFORCE, Actor-Critic, Rainbow-DQN, PPO-discrete, PPO-continous, DDPG, TD3, SAC y PPO-discrete-RNN. Requisitos del Entorno Para ejecutar las implementaci ...

La combinación de control predictivo basado en modelo (MPC) y aprendizaje por refuerzo (RL) ofrece soluciones avanzadas para problemas de control complejos. El marco MPC-RL utiliza MPC como generador de políticas y aproximador de funciones de valor, integrando algoritmos de RL para optimización de parámetros en entornos desconocidos. Este enfoq ...

Este tutorial explora la integración de Verl, un marco de aprendizaje por refuerzo para modelos de lenguaje grandes (LLM), con Ray, un marco de computación distribuida. Esta combinación permite construir entornos de entrenamiento de RL distribuidos eficientes y escalables. Preparación del Entorno e Instalación de Herramientas Antes de comenz ...

Fundamentos teóricos La programación dinámica (PD) aborda problemas de decisión secuencial dividiendo el problema en subproblemas anidados. Los elementos clave son: Estado \( s\in S \): situación del sistema en un instante. Acción \( a\in A \): decisión ejecutable desde un estado. Probabilidad de transición \( P(s'|s,a) \): probabilidad de lle ...