SFT vs RL: Сравнение методов настройки LLM для задач программирования и игровых сред
newsare.net
В современной разработке AI-агентов возникает необходимость адаптации больших языковых моделей (LLM) для решения специфических задач, требующSFT vs RL: Сравнение методов настройки LLM для задач программирования и игровых сред
В современной разработке AI-агентов возникает необходимость адаптации больших языковых моделей (LLM) для решения специфических задач, требующих не просто генерации текста, а выполнения последовательных действий с рассуждениями. В этой статье мы рассмотрим и сравним два основных подхода к настройке моделей: Supervised Fine-Tuning (SFT) и Reinforcement Learning (RL), используя библиотеку TRL (Transformer Reinforcement Learning) от Hugging Face. Читать далее Read more












