« Modèle de récompense » : différence entre les versions


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== Définition ==
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En [[apprentissage par renforcement]], le modèle de récompense donne une récompense ou une pénalité en réponse à une action qui est posée par un agent.  
En [[apprentissage par renforcement]], le modèle de récompense donne une rétroaction positive (récompense) ou une retroaction négative (pénalité) en réponse à une action qui est posée par un agent.  


== Compléments ==  
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Afin d'améliorer un [[robot conversationnel]] basé sur un grand modèle de langues, le modèle de récompense sera entraîné à partir de rétroactions (récompenses ou pénalités) fournies par des humains suite à des requêtes faites au modèle de langues (voir [[apprentissage par renforcement et rétroaction humaine]]).  
On trouve également l'expression ''modèle de récompense et de pénalité''.
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Afin d'améliorer un [[robot conversationnel]] basé sur un [[grand modèle de langues]], le modèle de récompense est entraîné à partir de rétroactions (récompenses ou pénalités) fournies par des humains suite à des requêtes soumises au [[robot conversationnel]] (voir [[apprentissage par renforcement et rétroaction humaine]]).  


Dans le cas d'un agent autonome comme un robot aspirateur, le fait de se buter contre un mur pourrait déclencher une pénalité ou de trouver un passage pourrait déclencher une récompense, ce qui permet au robot d'ajuster son comportement.  
Dans le cas d'un agent autonome comme un robot aspirateur, le fait de se buter contre un mur pourrait déclencher une pénalité alors que trouver un passage pourrait déclencher une récompense, ce qui permet au robot d'ajuster son comportement.  
 
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On rencontre parfois le terme ''modèle de récompense et de pénalité''.
Le modèle de récompense est crucial au succès de l'apprentissage par renforcement. Un bon modèle de récompense va aider l'agent à apprendre rapidement et efficacement, alors qu'un modèle de récompense mal conçu peut conduire à un apprentissage lent et/ou inefficace.
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Il existe plusieurs types de modèles de récompense:
Il existe plusieurs types de modèles de récompense:


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* Récompense extrinsèque: La récompense est fournie par l'environnement externe;
* Récompense extrinsèque: La récompense est fournie par l'environnement externe;
* Récompense dense: La récompense est fournie à chaque étape de l'apprentissage;
* Récompense dense: La récompense est fournie à chaque étape de l'apprentissage;
* Récompense éparse: La récompense n'est fournie qu'à des moments clés de l'apprentissage.
* Récompense éparse: La récompense n'est fournie qu'à des étapes clés de l'apprentissage.


== Français ==
== Français ==
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[[Catégorie:Publication]]
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

Dernière version du 11 mars 2024 à 20:05

Définition

En apprentissage par renforcement, le modèle de récompense donne une rétroaction positive (récompense) ou une retroaction négative (pénalité) en réponse à une action qui est posée par un agent.

Compléments

On trouve également l'expression modèle de récompense et de pénalité.


Afin d'améliorer un robot conversationnel basé sur un grand modèle de langues, le modèle de récompense est entraîné à partir de rétroactions (récompenses ou pénalités) fournies par des humains suite à des requêtes soumises au robot conversationnel (voir apprentissage par renforcement et rétroaction humaine).

Dans le cas d'un agent autonome comme un robot aspirateur, le fait de se buter contre un mur pourrait déclencher une pénalité alors que trouver un passage pourrait déclencher une récompense, ce qui permet au robot d'ajuster son comportement.


Le modèle de récompense est crucial au succès de l'apprentissage par renforcement. Un bon modèle de récompense va aider l'agent à apprendre rapidement et efficacement, alors qu'un modèle de récompense mal conçu peut conduire à un apprentissage lent et/ou inefficace.


Il existe plusieurs types de modèles de récompense:

  • Récompense intrinsèque: La récompense est basée sur la réalisation d'un objectif interne à l'agent;
  • Récompense extrinsèque: La récompense est fournie par l'environnement externe;
  • Récompense dense: La récompense est fournie à chaque étape de l'apprentissage;
  • Récompense éparse: La récompense n'est fournie qu'à des étapes clés de l'apprentissage.

Français

modèle de récompense

modèle de récompenses

modèle de récompense et de pénalité

Anglais

reward model

Sources

[https://theses.hal.science/tel-03464538v2/document Algorithmes de bandits pour la collecte d’informations en temps réel dans les réseaux sociaux Source : Gisselbrecht 2021 ]

GPT-3 et IA génératives : mieux les cerner pour en définir les usages avec pertinence Source : Lefebvre Dalloz