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Cet article propose CANOE, un nouveau cadre de génération de réponses contextuelles afin d'améliorer la fiabilité des modèles linguistiques à grande échelle (MLH). CANOE synthétise diverses données de questions-réponses (QA) à court terme sans annotation humaine afin de générer des données d'apprentissage vérifiables et de haute qualité. De plus, nous proposons Dual-GRPO, une méthode d'apprentissage par renforcement basée sur des règles qui intègre trois récompenses basées sur des règles dérivées des données QA à court terme synthétisées afin d'optimiser simultanément la génération de réponses à court et à long terme. Dual-GRPO résout les problèmes d'étiquetage manuel pour l'apprentissage des modèles de récompense et de suroptimisation à court terme. Les résultats expérimentaux démontrent que CANOE améliore significativement la fidélité des LLM sur 11 tâches différentes, surpassant les LLM de pointe tels que GPT-4o et OpenAI o1.
Takeaways, Limitations_
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Takeaways:
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Nous présentons un cadre efficace (CANOE) pour améliorer la fidélité du LLM sans annotation humaine.
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Optimisez efficacement la génération de réponses à court et à long terme à l’aide de l’apprentissage par renforcement basé sur des règles.
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Des performances d'amélioration de la fidélité démontrées qui surpassent celles des LLM de pointe.
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Démontre de la polyvalence dans diverses opérations en aval.
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Limitations:
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Dépendance à la qualité des données synthétiques. La variété et la qualité des données synthétiques peuvent affecter les performances de CANOE.
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Généralisabilité des récompenses basées sur des règles. Des règles optimisées pour une tâche spécifique peuvent dégrader les performances lorsqu'elles sont appliquées à d'autres tâches.
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ÉVolutivité de la méthode proposée. Son applicabilité à des ensembles de données plus volumineux et à des tâches complexes nécessite une vérification.
