Que signifie "Apprentissage par récupération"?
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L'apprentissage basé sur la récupération est une méthode utilisée pour améliorer la performance des modèles de langage dans les conversations. Au lieu d'entraîner ces modèles depuis le début, cette approche se concentre sur la recherche et l'utilisation d'exemples existants pour guider les réponses.
Comment ça marche
Quand une conversation se déroule et que le modèle se retrouve dans une situation délicate ou risquée, il cherche des conversations passées similaires qui ont eu des réponses sûres et appropriées. En tirant parti de ces exemples, le modèle peut créer des réponses plus sûres sans avoir besoin d'un entraînement supplémentaire.
Avantages
Cette méthode aide à réduire des problèmes comme les biais et le contenu nuisible. Elle permet au modèle de produire des réponses plus fiables et sûres, rendant les conversations avec les chatbots meilleures pour les utilisateurs.
Utilisation pratique
L'apprentissage basé sur la récupération peut être intégré facilement, ce qui signifie qu'il ne nécessite pas beaucoup de changements dans le modèle original. C'est un moyen efficace d'améliorer la sécurité et la qualité des conversations sans un gros boulot.