Apprentissage par renforcement et rétroaction humaine
Définition
En apprentissage automatique, l'apprentissage par renforcement et rétroaction humaine (ARRH) est une technique qui entraîne un modèle de récompense à partir de la rétroaction humaine et utilise le modèle comme fonction de récompense pour optimiser 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 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).
Français
apprentissage par renforcement et rétroaction humaine
apprentissage par renforcement avec rétroaction humaine
apprentissage par renforcement à partir de la rétroaction humaine
ARRH
Anglais
reinforcement learning from human feedback
RLHF
reinforcement learning from human preferences
==Sources==
Contributeurs: Arianne , Claude Coulombe, Patrick Drouin, wiki
