Apprentissage continu

L’apprentissage continu (CL) pour les modèles génératifs est une méthode d’entraînement qui permet au modèle d’acquérir de nouvelles connaissances et compétences au fil du temps, en adaptant ses paramètres en réponse à de nouvelles données ou à des changements de l’environnement. Cela permet aux modèles génératifs de rester à jour et de s’adapter à des situations en évolution constante.

Exemple : Un modèle de génération de texte utilisé pour la rédaction automatique de nouvelles peut être continuellement entraîné avec des articles de presse récents pour rester informé des derniers développements et tendances, afin de produire des résumés précis et pertinents.

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