AReaL (Ant Reasoning RL) — это полностью асинхронная система обучения с подкреплением с открытым исходным кодом для больших моделей рассуждения, разработанная в лаборатории RL Lab, Ant Research. Созданная на основе проекта RealHF с открытым исходным кодом, мы полностью привержены открытому исходному коду, предоставляя детали обучения, данные и инфраструктуру, необходимую для воспроизведения результатов вместе с самой моделью. Цель AReaL – помочь каждому легко и недорого создать собственных агентов искусственного интеллекта. Наша команда любит чай с молоком, потому что он вкусный, удобный и доступный. Мы надеемся, что наш проект вам понравится так же, как и реальный чай с молоком (ура). + 🔥 [НОВИНКА] Асинхронное обучение: благодаря совместному проектированию алгоритмов и систем AReaL поддерживает полностью асинхронное обучение для максимально быстрого обучения! Также предоставляется экспериментальная поддержка многооборотного агентного RL. + 🛠️ Открытость и воспроизводимость: мы постоянно публикуем весь код, наборы данных и рецепты обучения для RL-обучения LLM. + 🚀 Масштабируемость: AREaL может легко адаптироваться к различным настройкам вычислительных ресурсов, от одного узла до 1 тыс. графических процессоров. + 🔪 Передовая производительность: AREaL может создавать модели с передовыми возможностями рассуждения в области математики и программирования. Также мы активно работаем над агентными задачами.…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат
Задача: Генерация текста
Автор: inclusionAI
Теги: qwen3, conversational, text-generation-inference, endpoints_compatible
Лайков: 20 | Загрузок: 20
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
