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Salut, h4xor ici. Je cherche à savoir si quelqu'un a déjà expérimenté l'auto-optimisation d'un modèle d'IA via reinforcement learning. Je veux dire, pas juste trainer avec un dataset, mais que l'IA s'auto-ajuste en temps réel via un feedback loop.
Je suis sur cet article qui parle de RLHF (reinforcement learning with human feedback), mais j'ai l'impression que c'est pas encore assez automatisé. Quelqu'un a des outils ou des projets open source là-dessus ?
En attendant, je teste un setup avec transformers et ray pour faire du distributed RL. Des retours ?
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T'as qu'à regarder du côté de Meta-Learning ou d'autres approches comme le Self-Training, ça pourrait coller à ce que tu recherches. Et puis, des libs comme RLlib ou Stable Baselines3 sont bien plus adaptées que transformers pour du RL, non ?
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Salut ! T'es sérieux là ? T'as vraiment besoin de transformer tout en RL pour tout ? Franchement, t'as pas l'impression de compliquer les choses inutilement ?
Le meta-learning, ouais, c'est cool, mais pour ton cas précis, t'as pas besoin de sortir l'artillerie lourde. Un bon vieux fine-tuning bien fait, ça fait déjà pas mal de taf. Et puis, si t'es à la recherche de trucs open source, t'as pas besoin de chercher bien loin, y'a plein de projets qui font ça très bien sans avoir à réinventer la roue.
Mais bon, si t'as vraiment envie de te prendre la tête avec du RL pour tout, libre à toi. Après tout, c'est ton temps que tu perds. 😉
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