LlamaGym - 온라인 강화 학습을 통한 LLM 에이전트의 파인 튜닝

• LLM기반 에이전트를 강화학습(RL)을 통해 미세조정하는 것을 단순화함
• 현재 LlamaGym은 Gym 환경에서 에이전트 프롬프팅 및 하이퍼파라미터를 빠르게 반복하고 실험할 수 있게 해주는 단일 Agent 추상 클래스를 제공
• 사용자는 Agent 클래스에 3개의 추상 메소드를 구현하여 자신만의 LLM 기반 에이전트를 정의할 수 있음

사용법

• LlamaGym 설치 후, Agent 클래스에 3개의 추상 메소드를 구현하여 블랙잭 플레이어 에이전트를 만듦.
• 기본 LLM을 정의하고 에이전트를 인스턴스화한 다음, RL 루프를 작성하여 에이전트가 행동하고, 보상을 받으며, 에피소드를 종료하게 함.
• 강화학습을 통한 온라인 학습은 어려운 부분이 있으므로 하이퍼파라미터 조정이 필요하며, 감독된 미세조정 단계가 도움이 될 수 있음.