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  • Text-to-Reward

    Text-to-Reward apprend des modèles de récompense généraux à partir d'instructions en langage naturel pour guider efficacement les agents RL.
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    Qu'est-ce que Text-to-Reward ?
    Text-to-Reward fournit une pipeline pour entraîner des modèles de récompense qui transforment des descriptions de tâches basées sur du texte ou des retours en valeurs de récompense scalaires pour les agents RL. En utilisant des architectures basées sur Transformer et un fine-tuning sur des données de préférences humaines, le cadre apprend automatiquement à interpréter les instructions en langage naturel comme signaux de récompense. Les utilisateurs peuvent définir des tâches arbitraires via des invites textuelles, entraîner le modèle, puis incorporer la fonction de récompense apprise dans n'importe quel algorithme RL. Cette approche élimine le façonnage manuel des récompenses, augmente l'efficacité des échantillons et permet aux agents de suivre des instructions complexes en plusieurs étapes dans des environnements simulés ou réels.
    Fonctionnalités principales de Text-to-Reward
    • Modélisation de récompense conditionnée par le langage naturel
    • Architecture Transformer
    • Entraînement sur des données de préférence humaine
    • Intégration facile avec OpenAI Gym
    • Fonction de récompense exportable pour tout algorithme RL
    Avantages et inconvénients de Text-to-Reward

    Inconvénients

    Avantages

    Automatise la génération de fonctions de récompense denses sans besoin de connaissances de domaine ou de données
    Utilise de grands modèles de langage pour interpréter des objectifs en langage naturel
    Prend en charge le raffinement itératif avec retour humain
    Atteint des performances comparables ou supérieures aux récompenses conçues par des experts sur des benchmarks
    Permet le déploiement réel de politiques entraînées en simulation
    Génération de code de récompense interprétable et libre

  • AI-Agentic Machine Translation

    Un cadre d'agent IA orchestrant plusieurs agents de traduction pour générer, affiner et évaluer les traductions automatiques de manière collaborative.
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    Qu'est-ce que AI-Agentic Machine Translation ?
    La traduction automatique machine agentique est un cadre open-source conçu pour la recherche et le développement en traduction automatique. Il orchestre trois agents principaux — un générateur, un évaluateur et un affinateur — pour produire, évaluer et affiner collaborativement les traductions. Basé sur PyTorch et des modèles de transformeurs, le système supporte la pré-formation supervisée, l'optimisation par apprentissage par renforcement, et des politiques d'agents configurables. Les utilisateurs peuvent effectuer des benchmarks sur des jeux de données standard, suivre les scores BLEU, et étendre le pipeline avec des agents ou fonctions de récompense personnalisés pour explorer la collaboration entre agents dans les tâches de traduction.
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