오픈 가중치만으로는 부족하며, 연구와 알고리즘 개선을 위해 오픈 교육 프레임워크가 필요하다.
오픈 가중치는 중요하지만 오픈 머신 러닝 연구를 진전시키기에는 부족하다. 연구자들이 새로운 알고리즘을 구현할 수 있도록, 학습 과정을 이해하고 수정할 수 있는 오픈 교육 프레임워크가 필요하다. FeynRL이라는 프레임워크는 이러한 요구를 충족시키기 위해 개발되었으며, 강조하는 것은 알고리즘과 시스템의 명확한 구분이다. 이 프레임워크는 다양한 학습 방법과 최적화 기술을 쉽게 개발할 수 있도록 지원한다.
Open weights are not enough; we need open training frameworks for better research and algorithms.
Open weights are crucial, but they are insufficient for advancing open ML research. We require open training frameworks that allow researchers to understand and modify the training process seamlessly. The FeynRL framework was developed to meet this need, focusing on keeping algorithms distinct from implementations. This framework facilitates easier development of new training recipes, reward designs, and optimization methods.