RL4LMs (Reinforcement Learning for Language Models) es un framework open source desarrollado por el Allen Institute for AI (AI2) que permite entrenar, evaluar y comparar modelos de lenguaje mediante aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF). Está diseñado para facilitar la investigación en alineamiento, modelado de recompensas y optimización de políticas para LLMs.

La plataforma es compatible con modelos como GPT-2, GPT-Neo y OPT, e integra diferentes algoritmos de RL, funciones de recompensa personalizadas y conjuntos de datos públicos.

Ventajas principales:

• Framework modular y extensible para RLHF en LLMs

• Compatible con múltiples modelos y algoritmos

• Tareas integradas y herramientas de evaluación listas para usar

¿Qué funcionalidades ofrece RL4LMs?

Framework modular para RLHF en modelos de lenguaje

Diseñado para ser flexible y adaptable a distintos enfoques de entrenamiento.

• Soporta PPO, DPO y otros algoritmos de RL

• Integración con Hugging Face Transformers y Accelerate

• Funciones de recompensa basadas en feedback humano o reglas heurísticas

Tareas predefinidas y métricas de evaluación

Incluye tareas comunes en el uso real de LLMs.

• Resumen, generación de diálogos y preguntas/respuestas

• Evaluación de utilidad, toxicidad y precisión factual

• Pruebas zero-shot y few-shot disponibles

Modelado y ajuste de recompensas personalizado

Permite definir o cargar funciones de recompensa según el objetivo del experimento.

• Soporta entrenamiento con datos humanos anotados

• Compatible con datasets como Anthropic HH y OpenAssistant

• Adaptable a distintos dominios y escalas

Políticas base y benchmarks reproducibles

Incluye ejemplos de referencia y pipelines de entrenamiento listos para usar.

• Scripts para PPO y fine-tuning supervisado

• Comparación directa entre funciones de recompensa y estrategias de entrenamiento

• Registro de métricas y checkpoints para reproducibilidad

Orientado a la investigación abierta

Desarrollado como parte del ecosistema AllenNLP, con enfoque en transparencia científica.

• Código abierto bajo licencia Apache 2.0

• Ideal para investigación en IA segura y alineada

• Mantenido activamente por la comunidad de AI2

¿Por qué usar RL4LMs?

• Plataforma especializada en RLHF para investigación con LLMs

• Flexible y adaptable, compatible con tareas, modelos y datasets variados

• Abierta y reproducible, ideal para entornos académicos

• Fácil de integrar con bibliotecas de ML como Hugging Face

• Respaldada por AI2, con foco en IA responsable y segura