Que signifie "Acquisition de connaissances"?
Table des matières
- Comment les agents apprennent
- Apprendre sans retour
- Comprendre les grands modèles de langage
- Partage de connaissances dans l'apprentissage fédéré
L'acquisition de connaissances, c'est le processus d'apprendre de nouvelles infos et compétences. C'est important pour les humains et les machines d'apprendre et de grandir. Ces dernières années, la technologie a permis aux agents artificiels d'apprendre des conversations avec d'autres, ce qui les aide à bâtir une base de connaissances plus riche.
Comment les agents apprennent
Les agents artificiels peuvent apprendre en discutant entre eux. Ils choppent des faits et des idées à travers le dialogue, ce qui les aide à mieux comprendre le monde. Ces agents utilisent une structure spéciale, appelée graphe de connaissances, pour organiser ce qu'ils apprennent. Quand ils ont des conversations, ils cherchent des patterns dans ce graphe pour générer leurs réponses.
Apprendre sans retour
Un truc intéressant sur la façon dont les agents apprennent, c'est qu'ils peuvent développer leurs connaissances sans qu'on leur dise quoi faire. Ils peuvent créer des stratégies utiles grâce à une méthode appelée apprentissage par renforcement. Ça veut dire qu'ils peuvent déterminer quelles infos sur lesquelles se concentrer pendant les interactions, même s'ils ne reçoivent pas de retour des utilisateurs.
Comprendre les grands modèles de langage
Les grands modèles de langage, qui sont un type d'intelligence artificielle, acquièrent aussi des connaissances par l'entraînement. Ils sont conçus pour traiter une énorme quantité d'infos, mais s'entraîner sur plus de données ne les rend pas toujours meilleurs pour se souvenir des faits. Parfois, ils peuvent oublier ce qu'ils ont appris s'ils sont entraînés de certaines manières, comme avec des infos répétées.
Partage de connaissances dans l'apprentissage fédéré
Dans une autre approche, certains systèmes permettent à plusieurs machines d'apprendre ensemble sans partager leurs données brutes. Au lieu d'échanger des détails sur leurs modèles, elles partagent les connaissances dérivées de leurs modèles. Cette méthode a plusieurs avantages, notamment celle de pouvoir travailler avec différents types de modèles et de garantir la vie privée tout en apprenant ensemble. En optimisant les données qu'elles utilisent, ces machines peuvent améliorer leur compréhension des infos globales.