Reinforcement Learning
L'apprentissage par renforcement est une technique où un agent apprend à prendre des décisions en interagissant avec un environnement et en recevant des récompenses ou pénalités. C'est la base de l'entraînement des jeux complexes et contribue au fine-tuning des LLMs via RLHF.
AlphaGo de DeepMind a appris à jouer au Go en jouant des millions de parties contre lui-même, maximisant un score de victoire sans que des humains lui aient jamais expliqué la stratégie.
L'apprentissage par renforcement est une technique où un agent apprend à prendre des décisions en interagissant avec un environnement et en recevant des récompenses ou pénalités. C'est la base de l'entraînement des jeux complexes et contribue au fine-tuning des LLMs via RLHF.
AlphaGo de DeepMind a appris à jouer au Go en jouant des millions de parties contre lui-même, maximisant un score de victoire sans que des humains lui aient jamais expliqué la stratégie.
Apprentissage par renforcement et RLHF sont deux concepts liés mais distincts dans l'écosystème IA. Pour approfondir : RLHF, Agent IA, Machine Learning, Fine-tuning.
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