Ottimizza gli LLM utilizzando l'apprendimento per rinforzo con TRL - SFT per l'ottimizzazione delle istruzioni, DPO per l'allineamento delle preferenze, PPO/GRPO per l'ottimizzazione delle ricompense e la formazione dei modelli di ricompensa. Utilizza quando necessario RLHF, allinea il modello alle preferenze o addestralo in base al feedback umano. Funziona con i trasformatori HuggingFace.
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Fonte: 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.
Ottimizza gli LLM utilizzando l'apprendimento per rinforzo con TRL - SFT per l'ottimizzazione delle istruzioni, DPO per l'allineamento delle preferenze, PPO/GRPO per l'ottimizzazione delle ricompense e la formazione dei modelli di ricompensa. Utilizza quando necessario RLHF, allinea il modello alle preferenze o addestralo in base al feedback umano. Funziona con i trasformatori HuggingFace. Fonte: vuralserhat86/antigravity-agentic-skills.
Campi e comandi stabili per citazioni AI/ricerca.
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Ottimizza gli LLM utilizzando l'apprendimento per rinforzo con TRL - SFT per l'ottimizzazione delle istruzioni, DPO per l'allineamento delle preferenze, PPO/GRPO per l'ottimizzazione delle ricompense e la formazione dei modelli di ricompensa. Utilizza quando necessario RLHF, allinea il modello alle preferenze o addestralo in base al feedback umano. Funziona con i trasformatori HuggingFace. Fonte: vuralserhat86/antigravity-agentic-skills.
Apri il tuo terminale o strumento da riga di comando (Terminal, iTerm, Windows Terminal, ecc.) Copia ed esegui questo comando: npx skills add https://github.com/vuralserhat86/antigravity-agentic-skills --skill model_finetuning Dopo l'installazione, la skill verrà configurata automaticamente nel tuo ambiente AI di coding e sarà pronta all'uso in Claude Code, Cursor o OpenClaw
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