Apprentissage par Renforcement pour les modèles génératifs
L’apprentissage par renforcement (RL) pour les modèles génératifs est une approche d’apprentissage automatique où un agent apprend à interagir avec un environnement pour maximiser une récompense cumulative. Dans le contexte des modèles génératifs, RL peut être utilisé pour entraîner un modèle à générer des séquences de sortie en prenant en compte les récompenses basées sur la qualité ou la pertinence des générations.
Exemple : Un modèle de génération de texte peut être formé avec RL pour apprendre à produire des résumés d’articles en maximisant la pertinence par rapport au contenu original et à la concision.
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