环境构成要素
在Verifiers中，一个完整的强化学习环境由四个核心组件构成：
1. 数据集(Datasets)
- 必须采用Hugging Face数据集格式
- 必须包含prompt列作为输入
- 可选包含reference列作为参考答案
2. 交互逻辑(Rollout logic)
定义了模型与环境的交互方式。对于MultiTurnEnv，需要实现：
- env_response() – 定义环境如何响应模型输出
- is_completed() – 判断交互是否完成
3. 评估标准(Rubrics)
通过Rubric类封装一个或多个奖励函数。每个奖励函数应：
- 接收prompt、completion等参数
- 返回浮点数值作为奖励分数
- 可配置不同权重
4. 解析器(Parsers)
这是可选组件，用于实现可重用的解析逻辑，例如：
- 从模型输出中提取工具调用参数
- 解析对话中的特殊标记
- 格式化输出结果
这四个组件共同构成了Verifiers环境的完整生命周期，从数据输入到交互控制再到结果评估。
この答えは記事から得たものである。Verifiers：大規模言語モデルを学習するための強化学習環境ツールのライブラリについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " Verifiers如何定义一个完整的强化学习环境？需要包含哪些核心元素？
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