Machine learningDeep learning / NLP / CV

Apprentissage par renforcement affiné

L'apprentissage par renforcement affiné adapte une politique ou un modèle pré-entraîné à une nouvelle tâche ou à un nouvel objectif comportemental en utilisant des signaux de renforcement — y compris le feedback humain — plutôt qu'un réentraînement à partir de zéro. Popularisée par RLHF, c'est la technique principale derrière l'alignement des grands modèles de langage et l'adaptation des agents d'apprentissage par renforcement profond (Deep RL) à des environnements spécialisés avec un minimum de données supplémentaires.

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Sources

  1. Ouyang, L., Wu, J., Jiang, X., Almeida, D., Wainwright, C., Mishkin, P., Zhang, C., Agarwal, S., Slama, K., Ray, A., Schulman, J., Hilton, J., Kelton, F., Miller, L., Simens, M., Askell, A., Welinder, P., Christiano, P., Leike, J., & Lowe, R. (2022). Training language models to follow instructions with human feedback. Advances in Neural Information Processing Systems, 35, 27730–27744. link
  2. Christiano, P., Leike, J., Brown, T. B., Martic, M., Legg, S., & Amodei, D. (2017). Deep reinforcement learning from human preferences. Advances in Neural Information Processing Systems, 30. link

Comment citer cette page

ScholarGate. (2026, June 3). Fine-Tuned Reinforcement Learning (Policy Adaptation via Fine-Tuning). ScholarGate. https://scholargate.app/fr/deep-learning/fine-tuned-reinforcement-learning

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ScholarGateFine-Tuned Reinforcement Learning (Fine-Tuned Reinforcement Learning (Policy Adaptation via Fine-Tuning)). Consulté le 2026-06-15 sur https://scholargate.app/fr/deep-learning/fine-tuned-reinforcement-learning · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026