RL4LMs (Reinforcement Learning for Language Models) é um framework open source criado pelo Allen Institute for AI (AI2) para treinar, avaliar e testar modelos de linguagem com aprendizado por reforço com feedback humano (RLHF). Ele foi projetado para facilitar a pesquisa em alinhamento, modelagem de recompensas e otimização de políticas em grandes modelos de linguagem (LLMs).

A plataforma é compatível com modelos como GPT-2, GPT-Neo e OPT, e oferece suporte a diversos algoritmos de RL, funções de recompensa personalizadas e conjuntos de dados abertos.

Principais vantagens:

• Framework modular e extensível voltado para RLHF em LLMs

• Compatível com múltiplos modelos e algoritmos de RL

• Tarefas e métricas de avaliação integradas

Quais são as principais funcionalidades do RL4LMs?

Framework modular para RLHF com LLMs

Desenvolvido para permitir experimentação com diferentes estratégias de RL.

• Suporte a algoritmos como PPO, DPO e outros

• Integração com Hugging Face Transformers e Accelerate

• Funções de recompensa baseadas em preferências humanas, classificadores ou regras heurísticas

Tarefas e avaliações prontas para uso

Inclui tarefas reais para testar modelos de linguagem de forma prática.

• Resumo, geração de diálogo, perguntas e respostas

• Métricas para utilidade, veracidade e toxicidade

• Suporte para testes zero-shot e few-shot

Modelagem de recompensa customizável

É possível criar ou importar funções de recompensa de acordo com o objetivo do projeto.

• Suporte a dados com anotações humanas

• Compatível com datasets como Anthropic HH e OpenAssistant

• Ferramentas para escalar o treinamento de modelos de recompensa

Políticas base e benchmarks reproduzíveis

O RL4LMs oferece exemplos prontos e scripts de treino para facilitar comparações.

• Pipelines para PPO e fine-tuning supervisionado

• Comparação entre métodos e funções de recompensa

• Registro automático e checkpoints para rastreabilidade

Foco em pesquisa aberta e colaborativa

Parte do ecossistema AllenNLP, o projeto é voltado para a transparência científica.

• Código aberto com licença Apache 2.0

• Ideal para pesquisa em modelos de linguagem seguros e alinhados

• Mantido ativamente pela comunidade AI2

Por que usar o RL4LMs?

• Plataforma completa para RLHF, ideal para pesquisa com LLMs

• Flexível e compatível com diferentes modelos, tarefas e conjuntos de dados

• Aberto e reproduzível, perfeito para uso acadêmico

• Fácil de integrar com bibliotecas como Hugging Face

• Desenvolvido pelo AI2, com foco em IA segura e responsável