RL4VLM

RL4VLM官网链接地址：https://github.com/RL4VLM/RL4VLM

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RL4VLM 介绍

RL4VLM是一个开源项目，旨在通过强化学习微调大型视觉-语言模型，使其成为能够做出决策的智能代理。该项目由多位研究人员共同开发，基于LLaVA模型，并采用PPO算法进行强化学习微调。

RL4VLM用户群体

适用于机器学习和人工智能领域的研究人员和开发者，用于利用视觉-语言模型进行决策制定和强化学习研究。

研究人员使用RL4VLM微调模型以改进自然语言处理任务中的决策制定能力。 开发者利用该项目提供的代码库和环境来训练自定义的视觉-语言模型。 教育机构将RL4VLM作为教学案例，向学生展示如何通过强化学习提升模型性能。

RL4VLM的核心功能

• 提供了修改版的LLaVA模型。 原创的GymCards环境。 为GymCards和ALFWorld环境提供的RL4VLM代码库。 详细的训练流程，包括准备SFT检查点和使用SFT检查点运行RL。 提供了两种不同的conda环境，以适应GymCards和ALFWorld的不同包需求。 提供了运行算法的详细指南和模板脚本。 强调了使用特定检查点作为起点的重要性，并提供了使用不同初始模型的灵活性。