قم بضبط LLMs باستخدام التعلم المعزز مع TRL - SFT لضبط التعليمات، وDPO لمحاذاة التفضيلات، وPPO/GRPO لتحسين المكافأة، والتدريب على نموذج المكافأة. استخدمه عند الحاجة إلى RLHF، أو قم بمواءمة النموذج مع التفضيلات، أو تدرب من التعليقات البشرية. يعمل مع محولات الوجه المعانقة.
ثبّت مهارة الذكاء الاصطناعي model_finetuning بسرعة في بيئة التطوير لديك عبر سطر الأوامر
المصدر: vuralserhat86/antigravity-agentic-skills.
TRL provides post-training methods for aligning language models with human preferences.
Workflow 1: Full RLHF pipeline (SFT → Reward Model → PPO)
SFT training guide: See references/sft-training.md for dataset formats, chat templates, packing strategies, and multi-GPU training.
قم بضبط LLMs باستخدام التعلم المعزز مع TRL - SFT لضبط التعليمات، وDPO لمحاذاة التفضيلات، وPPO/GRPO لتحسين المكافأة، والتدريب على نموذج المكافأة. استخدمه عند الحاجة إلى RLHF، أو قم بمواءمة النموذج مع التفضيلات، أو تدرب من التعليقات البشرية. يعمل مع محولات الوجه المعانقة. المصدر: vuralserhat86/antigravity-agentic-skills.
حقول وأوامر مستقرة للاقتباس في أنظمة الذكاء الاصطناعي والبحث.
npx skills add https://github.com/vuralserhat86/antigravity-agentic-skills --skill model_finetuningBrowse more skills from vuralserhat86/antigravity-agentic-skills
قم بضبط LLMs باستخدام التعلم المعزز مع TRL - SFT لضبط التعليمات، وDPO لمحاذاة التفضيلات، وPPO/GRPO لتحسين المكافأة، والتدريب على نموذج المكافأة. استخدمه عند الحاجة إلى RLHF، أو قم بمواءمة النموذج مع التفضيلات، أو تدرب من التعليقات البشرية. يعمل مع محولات الوجه المعانقة. المصدر: vuralserhat86/antigravity-agentic-skills.
افتح الطرفية أو أداة سطر الأوامر لديك مثل Terminal أو iTerm أو Windows Terminal انسخ ونفّذ هذا الأمر: npx skills add https://github.com/vuralserhat86/antigravity-agentic-skills --skill model_finetuning بعد التثبيت، سيتم إعداد المهارة تلقائيا في بيئة البرمجة بالذكاء الاصطناعي لديك وتصبح جاهزة للاستخدام في Claude Code أو Cursor أو OpenClaw
https://github.com/vuralserhat86/antigravity-agentic-skills