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English(EN) I fine-tuned a 2B decision model to play Doom on my Mac in 43 minutes (open source, MLX)

开发者使用MLX在Mac上微调20亿参数模型以玩Doom

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一位开发者成功地使用MLX框架，在Mac上微调了一个20亿参数的决策模型来玩Doom游戏。该模型大约在3000帧上进行了训练，在20个回合中平均获得了23.2次击杀，展示了其识别和应对游戏中威胁的能力。该项目使用的开源工具mlx-decision，允许在Apple Silicon Mac上进行LoRA微调，并且可以通过pip install安装。 AI

影响 展示了小型专业模型在消费级硬件上执行复杂任务的潜力。

排序理由 开发者使用开源工具为特定任务（玩游戏）微调了一个现有模型架构。

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开发者使用MLX在Mac上微调20亿参数模型以玩Doom

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开发者使用开源工具为特定任务（玩游戏）微调了一个现有模型架构。
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报道来源 [1]

  1. r/LocalLLaMA TIER_1 English(EN) · /u/armbues ·

    我用 43 分钟在 Mac 上微调了一个 2B 决策模型来玩《毁灭战士》(开源, MLX)

    <table> <tr><td> <a href="https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1xryvbg/i_finetuned_a_2b_decision_model_to_play_doom_on/"> <img alt="I fine-tuned a 2B decision model to play Doom on my Mac in 43 minutes (open source, MLX)" src="https://external-preview.redd.it/d3RrZ2UwNHps…

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