Archit Sharma

Présentation de SERL : Un nouveau cadre pour des tâches d'apprentissage robotique efficaces.

Cet article parle d'une méthode pour améliorer les LLMs en utilisant des retours verbaux sans sur-généralisation.

Une étude sur l'efficacité de RLAIF par rapport à l'affinage supervisé pour les modèles de langue.

Les robots apprennent à s'adapter et à accomplir des tâches dans différents domaines.

Les robots apprennent à s'adapter et à s'améliorer en recevant des retours humains en temps réel.

Un nouveau cadre aide les modèles de langage à apprendre de leurs erreurs dans la résolution de problèmes.

Cette étude évalue des méthodes pour améliorer les grands modèles de langage en utilisant les données de préférence des utilisateurs.

Cet article examine les facteurs clés de la qualité des ensembles de données de préférence pour améliorer l'entraînement des modèles de récompense.

Découvrez comment l'apprentissage par renforcement agnostique aux politiques change la prise de décision des machines.