Enseigner aux grands modèles de langue pour raisonner avec l’apprentissage du renforcement avec Alexander Havrilla

Aujourd’hui, nous sommes rejoints par Alex Havrilla, doctorant chez Georgia Tech, pour discuter de «l’enseignement de modèles de langue importants à raisonner avec l’apprentissage du renforcement». Alex discute du rôle de la créativité et de l’exploration dans la résolution de problèmes et explore les opportunités présentées en appliquant des algorithmes d’apprentissage de renforcement au défi d’améliorer le raisonnement dans les modèles de grande langue. Alex partage également ses recherches sur l’effet du bruit sur la formation du modèle de langue, mettant en évidence la robustesse de l’architecture LLM. Enfin, nous nous plongeons dans l’avenir de la RL et le potentiel de combiner les modèles de langage avec des méthodes traditionnelles pour atteindre un raisonnement d’IA plus robuste.