# ART: Açık Kaynaklı Yeni Nesil Pekiştirmeli Öğrenme Çerçevesi

## ART: Açık Kaynaklı Yeni Nesil Pekiştirmeli Öğrenme Çerçevesi

OpenPipe ekibi, yapay zeka alanında heyecan verici bir projeyi hayata geçirdi: ART. Bu yeni açık kaynaklı pekiştirmeli öğrenme (RL) çerçevesi, karmaşık görevlerde daha başarılı ve verimli yapay zeka ajanları eğitmek için tasarlandı. Peki ART, mevcut çözümlerden ne gibi farklılıklar sunuyor ve hangi sorunlara çözüm getiriyor?

Pekiştirmeli öğrenme, bir ajanı, çıktısı ölçülebilen ve sayısal olarak ifade edilebilen herhangi bir görevde daha iyi performans göstermesi için eğitmek için kullanılan güçlü bir yöntemdir. Özellikle büyük dil modelleri (LLM’ler) ile pekiştirmeli öğrenme üzerine odaklanan GRPOTrainer ve verl gibi pek çok mükemmel proje bulunuyor. Ancak OpenPipe ekibi, bu tür çerçeveleri müşteri odaklı projelerde kullanırken bazı önemli sınırlamalarla karşılaştı.

**ART’nin Hedeflediği Sorun Alanları:**

* **Çok Aşamalı İş Akışları:** Mevcut çerçeveler, bir ajanın bir araç çağırdığı, bir yanıt aldığı ve ardından başka bir araç çağırdığı çok aşamalı iş akışlarını yeterince desteklemiyor. Bu durum, bir ajanın bir dizi eylem gerçekleştirmesini gerektiren görevler için büyük bir engel oluşturuyor.

* **Düşük GPU Verimliliği:** Diğer çerçeveler genellikle düşük GPU verimliliğine sahip. Küçük bir 7B parametreli modeli eğitmek için bile birden fazla H100 GPU’ya ihtiyaç duyabiliyorlar ve eğitim döngüsünün “rollout” ve “eğitim” aşamalarında GPU’ları sürekli olarak meşgul tutamıyorlar.

* **Mevcut Kod Tabanlarıyla Entegrasyon Zorluğu:** Mevcut çerçeveler, mevcut agentik kod tabanlarıyla entegre olmak için uygun bir yapıda değil. Mevcut eğitmenler, ham metin tamamlama uç noktalarını çağırmanızı bekliyor ve endüstri standardı sohbet tamamlama API’lerini otomatik olarak sağlamıyor.

**ART’nin Çözüm Odaklı Yaklaşımı:**

ART, bu sınırlamaları ele almak ve yüksek kaliteli ajanları eğitmek için tasarlandı. OpenPipe ekibi, bir e-posta araştırma ajanı eğitme demosunu adım adım anlatan bir blog yazısında, ART ile ilgili pek çok detayı ve pratik dersi paylaştı. Bu eğitilen ajanın, o3’ten daha iyi performans gösterdiği belirtiliyor. ART’nin mimarisi hakkında daha fazla bilgi edinmek için duyuru yazısı da incelenebilir.

**Sonuç:**

ART, pekiştirmeli öğrenme alanında umut vadeden bir proje olarak öne çıkıyor. Özellikle çok aşamalı iş akışlarını destekleme, GPU verimliliğini artırma ve mevcut kod tabanlarıyla entegrasyonu kolaylaştırma gibi konularda getirdiği yenilikler, yapay zeka ajanlarının geliştirilmesi ve eğitilmesi sürecini daha verimli ve erişilebilir hale getirebilir. OpenPipe ekibinin bu açık kaynaklı projesi, yapay zeka topluluğu için değerli bir kaynak olmaya aday.

**Kaynak Bağlantıları:**

* **GitHub:** [https://github.com/OpenPipe/ART](https://github.com/OpenPipe/ART)
* **E-posta Ajanı Eğitim Demosu:** [https://openpipe.ai/blog/art-e-mail-agent](https://openpipe.ai/blog/art-e-mail-agent)
* **ART Mimarisi Duyurusu:** [https://openpipe.ai/blog/art-trainer-a-new-rl-trainer-for-agents](https://openpipe.ai/blog/art-trainer-a-new-rl-trainer-for-agents)