« Affinage par auto-jeu » : différence entre les versions
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<!--A language model finetuning algorithm for large language models that utilizes a self-play mechanism, allowing LLMs to improve themselves by playing against their previous iterations. This techinique reduces reliance on external preference datasets or stronger teacher models.--> | <!--A language model finetuning algorithm for large language models that utilizes a self-play mechanism, allowing LLMs to improve themselves by playing against their previous iterations. This techinique reduces reliance on external preference datasets or stronger teacher models.--> | ||
== Sources == | == Sources == | ||
[https://theses.hal.science/tel-05430689v1/file/154915_XU_2025_archivage.pdf Zhuofan Xu (2025) - Auto-jeu] | [https://theses.hal.science/tel-05430689v1/file/154915_XU_2025_archivage.pdf Zhuofan Xu (2025) - Auto-jeu] | ||
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Dernière version du 22 septembre 2026 à 18:34
Définition
Algorithme d'affinage pour les grands modèles de langues (GML) qui utilise un mécanisme qui lui permet de jouer contre lui-même (self-play mechanism) en utilisant les versions précédentes du modèle.
Voir aussi Optimisation de la politique relative au groupe et Apprentissage par curriculum auto-évolutif
Complément
Cette technique réduit la dépendance vis-à-vis des jeux de données externes ou des modèles enseignants.
Français
affinage par auto-jeu
peaufinage par auto-jeu
peaufinage par auto-apprentissage
Anglais
self-play fine-tuning
self-play fine tuning
SPIN
Sources
Contributeurs: Arianne Arel, Claude Coulombe, Patrick Drouin, wiki
