La force motrice derrière ChatGPT

🧠 Saviez-vous que l'apprentissage par renforcement est le moteur de ChatGPT et d'autres avancées de l'IA ?

Il permet aux robots de marcher, d'ouvrir des portes et permet même à ChatGPT de simuler des discussions avec nous (y compris la lecture et l'envoi d'e-mails pour vous) ! 🤖

🏆 Inspiré des êtres vivants, l'apprentissage par renforcement apprend aux machines (ou agents) à récolter des récompenses positives et à éviter les négatives dans leur environnement.

Ils évoluent pour prendre de meilleures décisions par essais et erreurs, un peu comme la façon dont les humains apprennent. 📈

Un agent apprend des choses comme s'approcher d'un gâteau ou esquiver un incendie par essais et erreurs, déterminant des récompenses favorables.

De même, ChatGPT maîtrise les réponses de type humain et évite celles de type "robot" dans son environnement.🍰🔥🗣️

🍕 Considérez l'apprentissage par renforcement comme une évolution mathématique, s'adaptant pour faire mieux au fil du temps.

Quant à une définition plus formelle, Simplilearn définit l'apprentissage par renforcement comme suit :

"L'apprentissage par renforcement est une sous-branche de l'apprentissage automatique qui entraîne un modèle à renvoyer une solution optimale à un problème en prenant lui-même une séquence de décisions."

Que ce soit pour l'IA gaming, la robotique ou le ChatGPT, la logique d'apprentissage reste cohérente : explorer, s'adapter et s'améliorer ! 🔍

Dans la vidéo d'aujourd'hui, j'explique plus en détail comment l'apprentissage par renforcement est le moteur de ChatGPT et comment cela fonctionne.

Apprenez-en plus dans la vidéo !