Friki Work

En los experimentos de aprendizaje por refuerzo, el seguimiento preciso de métricas durante el entrenamiento es fundamental para evaluar y mejorar el rendimiento de los algoritmos. El componente RLlib del framework Ray incluye una utilidad llamada MetricsLogger que centraliza la captura, agregación y reporte de estadísticas a lo largo de todo e ...

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 ...

Descripción general DataComp-LM (DCLM) es un entorno integral para la creación y el entrenamiento de grandes modelos de lenguaje (LLMs). Ofrece un corpus estandarizado de más de 300 billones de tokens sin filtrar de CommonCrawl, recetas de preentrenamiento eficientes basadas en el framework open_lm y una amplia suite de más de 50 evaluaciones. ...