提升LLM决策能力的强化学习方案
OpenManus-RL通过以下三步解决该问题:
- 环境搭建:利用する
python -m openmanus_rl.sft
创建基础RL环境,支持自定义任务目标(如购物决策场景) - 数据收集:连接Deepseek-R1等模型收集行为轨迹,可通过
--dataset_name
参数指定预处理数据集 - RL调优:运行GRPO命令
python -m openmanus_rl.grpo --reward_funcs accuracy
,系统会动态优化模型权重
进阶方案:在配置文件中启用Tree-of-Thoughts策略提升长程规划能力,或通过--benchmark AgentBench
量化改进效果。
この答えは記事から得たものである。OpenManus-RL: 大規模モデルの微調整による知的身体推論と意思決定の強化について