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#retrieval-index

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🐯 Liger GRPO meets TRL

Article2024년 2월 5일

🐯 Liger GRPO meets TRL

라이거의 청크 단위 손실 계산을 TRL의 그룹 상대 정책 최적화에 통합해 모델 품질을 유지하면서 최대 GPU 메모리를 40% 줄이고, 분산 학습과 매개변수 효율적 미세 조정 및 고속 생성 서버 연계까지 지원한 결과를 소개한다.

#agent-deployment #agent-memory #context-compression #retrieval-index

TRL v1.0: Post-Training Library Built to Move with the Field

Article2017년 7월 20일

TRL v1.0: Post-Training Library Built to Move with the Field

TRL v1.0은 빠르게 변하는 포스트트레이닝 분야에서 안정적인 핵심 API와 실험적 방법을 함께 수용하도록 설계된 Hugging Face 생태계의 범용 포스트트레이닝 라이브러리다.

#service-design #ai-architecture #agent-memory #context-compression