一个用于强化学习与人工反馈(RLHF)的框架,旨在简化不同 RLHF 技术的集成,提供模块化和组合式的实验能力,适用于研究人员和实践者。该框架通过模块化设计,支持多种实验能力,灵活配置选项,方便用户根据不同需求进行调整和优化。
Compose-RL的特点:
1. 模块化设计,方便集成不同的RLHF技术
2. 支持多种实验能力,适用于研究和实践
3. 简化了强化学习与人工反馈的结合过程
4. 灵活的配置选项以适应不同的需求
Compose-RL的功能:
1. 研究人员可以使用该框架进行RLHF技术的实验和比较
2. 开发者可以快速集成RLHF技术到他们的项目中
3. 可以用于优化决策系统中的人机交互
4. 支持生成和评估基于人类反馈的强化学习模型
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