Lutte contre les hallucinations des LLMs : de SFT à PPO avec le renforcement
Problème de base : Les grands modèles de langage (LLMs) génèrent des requêtes « hallucinées » pour des bases de données. Par exemple, pour une question concernant les modifications d'un contrat de projet, le modèle peut interroegr directement la table contract_change_log en ignorant que la relation passe par les tables project et contract. Cela ...
Publié le 31 juillet à 00h49
Optimisation de modèles de langage par RLHF : Analyse approfondie de l'algorithme PPO
Fondamentaux de l'apprentissage par renforcement (RL)
L'apprentissage par renforcement repose sur l'interaction entre deux entités principales : l'Agent et l'Environnement. Cette dynamique s'articule autour de trois concepts clés :
Espace d'état (S) : L'ensemble des situations possibles dans lesquelles l'environnement peut se trouver.
Espace d ...
Publié le 21 juin à 02h12
Maîtrisez l'apprentissage par renforcement avec Stable-Baselines
Stable-Baselines est une bibliothèque de pointe qui fournit des implémentations robustes d'algorithmes d'apprentissage par renforcement. Conçue comme une évolution d'OpenAI Baselines, elle offre une interface unifiée et conviviale pour entraîner, évaluer et déployer des agents intelligents. Ce guide pratique explore son utilisation pour des pro ...
Publié le 5 juin à 21h11