Apprentissage par renforcement et rétroaction humaine
Définition
En apprentissage automatique, l'apprentissage par renforcement et rétroaction humaine (ARRH) est une technique d'amélioration des performances d'un agent à partir de rétroactions humaines.
On commence par entraîner un modèle de récompense sur des résultats annotés par des rétroactions humaines. Ensuite, on utilise ce modèle comme fonction de récompense pour améliorer la politique d'un agent à l'aide de l'apprentissage par renforcement grâce à un algorithme d'optimisation.
Compléments
Ce type d'apprentissage est utilisé dans les jeux AlphaGo et les générateurs de texte fondés sur les grands modèles de langues.
Le modèle de récompense est pré-entraîné pour que la politique soit optimisée afin de prédire si une sortie est bonne (récompense élevée) ou mauvaise (récompense faible ou pénalité).
Français
apprentissage par renforcement et rétroaction humaine
apprentissage par renforcement avec rétroaction humaine
apprentissage par renforcement à partir de la rétroaction humaine
ARRH
apprentissage par renforcement basée sur la rétroaction humaine
ARBRH
apprentissage par renforcement avec retour humain
Anglais
reinforcement learning from human feedback
RLHF
reinforcement learning from human preferences
Sources
Contributeurs: Arianne , Claude Coulombe, Patrick Drouin, wiki
