Sweet Rl
Benchmark and research code for the paper SWEET-RL Training Multi-Turn LLM Agents onCollaborative Reasoning Tasks
About
SWEET-RL fournit un cadre pour former des agents de modèles de langage large (LLM) à s'engager dans des interactions multi-tours pour des tâches du monde réel. Il introduit un nouveau benchmark, ColBench, qui permet aux agents LLM de collaborer avec des partenaires humains sur des tâches de programmation backend et de conception frontend. L'implémentation se concentre sur l'optimisation du processus de formation grâce à un nouvel algorithme d'apprentissage par renforcement qui améliore les performances dans la création de contenu collaboratif.
Open Source Health
- Stars
- 271
- Forks
- 12
- License
- Not stated
- Last commit
- 1 years ago
Alternatives à Sweet Rl
- RPG_KDD2025by FacebookresearchCe dépôt fournit le code pour mettre en œuvre RPG décrit dans notre article KDD'25 "Génération d'IDs sémantiques longs en parallèle pour la recommandation".
- Daggerby Daggerla pile logicielle manquante pour CI
- Seamless Communicationby FacebookresearchModèles fondamentaux pour la traduction de la parole et du texte à la pointe de la technologie.
- OrienterNetby FacebookresearchCode source pour l'article "OrienterNet Localisation Visuelle dans des Cartes Publiques 2D avec Correspondance Neuronale"
- Matrixby FacebookresearchMatrix (Multi-Agent daTa geneRation Infra et eXperimentation framework) est un moteur polyvalent pour la génération de données conversationnelles multi-agents.
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