論文の概要: RLLTE: Long-Term Evolution Project of Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16382v1
• Date: Thu, 28 Sep 2023 12:30:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-29 14:37:24.678337
• Title: RLLTE: Long-Term Evolution Project of Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: RLLTE:強化学習の長期的発展プロジェクト
• Authors: Mingqi Yuan, Zequn Zhang, Yang Xu, Shihao Luo, Bo Li, Xin Jin, Wenjun Zeng
• Abstract要約: 本稿では,RLLTEについて紹介する。RLLTEは長期的進化であり,高度にモジュール化された,強化学習研究と応用のためのオープンソースフレームワークである。 トップノーチアルゴリズムの実装を提供するだけでなく、RLLTEはアルゴリズム開発のためのツールキットとしても機能する。 RLLTEは、RLエンジニアリングの基準を設定し、産業や学界に高い刺激を与えると期待されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.181733263496746
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: We present RLLTE: a long-term evolution, extremely modular, and open-source framework for reinforcement learning (RL) research and application. Beyond delivering top-notch algorithm implementations, RLLTE also serves as a toolkit for developing algorithms. More specifically, RLLTE decouples the RL algorithms completely from the exploitation-exploration perspective, providing a large number of components to accelerate algorithm development and evolution. In particular, RLLTE is the first RL framework to build a complete and luxuriant ecosystem, which includes model training, evaluation, deployment, benchmark hub, and large language model (LLM)-empowered copilot. RLLTE is expected to set standards for RL engineering practice and be highly stimulative for industry and academia.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,RLLTEについて紹介する。RLLTEは長期的進化であり,高度にモジュール化された,強化学習(RL)研究と応用のためのオープンソースフレームワークである。 トップノーチアルゴリズムの実装を提供するだけでなく、RLLTEはアルゴリズム開発のためのツールキットとしても機能する。 より具体的には、RLLTEはRLアルゴリズムを搾取探索の観点から完全に分離し、アルゴリズム開発と進化を加速する多数のコンポーネントを提供する。 特に、RLLTEは、モデルトレーニング、評価、デプロイメント、ベンチマークハブ、LLM(Large Language Model)を内蔵した大規模言語モデル(LLM)を含む、完全な豪華なエコシステムを構築する最初のRLフレームワークである。 RLLTEは、RLエンジニアリングの基準を設定し、産業や学界に高い刺激を与えると期待されている。

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