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Notes de recherche et guides opérationnels sur l’entraînement, l’évaluation et l’annotation de données pour l’IA.
8 articles récents
À quoi ressemble réellement le travail d'entraînement d'IA pour les freelances
Le travail d'entraînement d'IA consiste généralement à évaluer des données selon les règles d'un projet. Découvrez les principaux types de tâches, ce que les tests de sélection.
Le Red Teaming de l'IA comme problème de données d'évaluation
Le Red Teaming de l'IA est utile lorsque les résultats contradictoires deviennent des données d'évaluation reproductibles : modèles de menaces, rubriques, arbitrage, contrôles.
PRM vs ORM pour les systèmes de raisonnement
Une référence technique sur les modèles de récompense de processus par rapport aux modèles de récompense de résultat, la fiabilité des vérificateurs, le transfert de benchmarks.
GRPO pour le post-entraînement des modèles de raisonnement
Ce que change le GRPO, ce qu'il ne mesure pas, et pourquoi qualité du vérificateur, pass@k, contrôle de contamination et audits humains comptent.
RLAIF contre RLHF : Ce que le feedback de l'IA peut et ne peut pas remplacer
Là où le feedback de l'IA peut mettre à l'échelle la supervision post-entraînement, et là où les objectifs fondés sur l'humain, le calibrage, l'évaluation par des experts et.
Direct Preference Optimization vs PPO après RLHF
Une référence technique sur ce que le DPO change après RLHF, où le PPO et les données en ligne restent importants, et pourquoi mesurer les préférences reste difficile.
Les juges LLM sont des systèmes de mesure, pas des oracles
Référence technique sur la fiabilité des juges LLM pour les évaluations de production et le post-entraînement, avec calibration, audit et contrôle.
Comment cadrer un programme de données RLHF
Cadre pratique pour lancer un programme RLHF : définir les files, dimensionner les évaluateurs, budgétiser la révision et fixer des jalons hebdomadaires.
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