AutoDidact开源项目 – 强化学习微调项目

AutoDidact 是一个强化学习微调项目，旨在通过大模型监督小模型学习，减少人工监督的需求，从而提高模型的问题回答准确率。项目支持函数调用和代理反馈循环，被训练模型会根据文档生成自己的问题，并使用搜索工具在语料库中寻找答案。此外，项目使用其他大模型作为评判标准来评估回答的正确性，并通过强化学习（RL）提高模型能力，从而节省大量人工监督时间。

AutoDidact的特点:

1. 支持函数调用和代理反馈循环
2. 被训练模型会根据文档生成自己的问题
3. 使用搜索工具在语料库中寻找答案
4. 使用其他大模型作为评判标准来评估回答的正确性
5. 通过强化学习（RL）提高模型能力
6. 节省大量人工监督时间

AutoDidact的功能:

1. 用于强化学习微调，提高模型的问题回答准确率
2. 在无需人工监督的情况下，实现大模型监督小模型学习
3. 在4090 GPU上训练一小时，显著提升模型性能
4. 适用于需要自动化学习和反馈循环的AI项目

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