ReFT est un projet de recherche open source visant à affiner les grands modèles linguistiques à l'aide de techniques d'apprentissage par renforcement profond afin d'améliorer leurs performances sur des tâches spécifiques. Ce projet fournit du code et des données détaillés pour permettre aux chercheurs et aux développeurs de reproduire les résultats de l'article. Les principaux avantages de ReFT incluent la capacité d'ajuster automatiquement les paramètres du modèle grâce à l'apprentissage par renforcement et l'amélioration des performances du modèle sur des tâches spécifiques grâce à l'ajustement fin. ReFT est basé sur les modèles Codellama et Galactica et est publié sous licence Apache 2.0.