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Terme du glossaire IA

Qu’est-ce que Auto-jeu ?

Définition

Une configuration de formation dans laquelle un modèle s'améliore en générant des données via des interactions ou des compétitions avec des copies de lui-même.

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Loi d'échelleRelation empirique montrant comment les performances s'améliorent avec la taille du modèle, les données ou le calcul.Apprentissage auto-superviséApprendre des représentations à partir de données non étiquetées en prédisant les pièces masquées ou transformées.Données synthétiquesDonnées générées artificiellement utilisées pour augmenter, simuler ou protéger les données de formation sensibles.RétropropagationL'algorithme de formation de base qui met à jour les pondérations du modèle en propageant les erreurs de prédiction vers l'arrière à travers le réseau.Apprentissage continuDes approches de formation qui permettent à un modèle de continuer à apprendre de nouvelles données sans oublier les connaissances antérieures.Augmentation des donnéesTechniques qui créent des exemples de formation modifiés pour améliorer la généralisation du modèle.

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BYOL and Non-Contrastive Self-Supervision Pseudo-Labeling and Self-Training Self-Consistency Decoding Toolformer and Self-Taught Tool Use

Voir aussi

Post-training RAG-Fusion Mid-training Multi-Query Retrieval Watermarking Parent-Document Retrieval Citations Beam Search