« Peaufinage par auto-jeu » : différence entre les versions
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Voir aussi [[Optimisation de la politique relative au groupe]] et [[Apprentissage par curriculum auto-évolutif]] | Voir aussi [[Optimisation de la politique relative au groupe]] et [[Apprentissage par curriculum auto-évolutif]] | ||
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<!--A language model finetuning algorithm for large language models that utilizes a self-play mechanism, allowing LLMs to improve themselves by playing against their previous iterations. This techinique reduces reliance on external preference datasets or stronger teacher models.--> | <!--A language model finetuning algorithm for large language models that utilizes a self-play mechanism, allowing LLMs to improve themselves by playing against their previous iterations. This techinique reduces reliance on external preference datasets or stronger teacher models.--> | ||
== Sources == | == Sources == | ||
[https://theses.hal.science/tel-05430689v1/file/154915_XU_2025_archivage.pdf Zhuofan Xu (2025) - Auto-jeu] | [https://theses.hal.science/tel-05430689v1/file/154915_XU_2025_archivage.pdf Zhuofan Xu (2025) - Auto-jeu] | ||
Dernière version du 14 avril 2026 à 15:05
Définition
Algorithme de peaufinage pour les grands modèles de langues (GML) qui utilise un mécanisme qui lui permet de jouer contre lui-même (self-play mechanism) en utilisant les versions précédentes du modèle.
Voir aussi Optimisation de la politique relative au groupe et Apprentissage par curriculum auto-évolutif
Complément
Cette technique réduit la dépendance vis-à-vis des jeux de données externes ou des modèles enseignants.
Français
peaufinage par auto-jeu
Anglais
self-play fine-tuning
self-play fine tuning
SPIN
Sources
Contributeurs: Arianne Arel, Patrick Drouin
