Apprentissage Par Renforcement Du Langage Naturel (NLRL)

L'apprentissage par renforcement du langage naturel (NLRL) est un nouveau cadre d'apprentissage par renforcement proposé en 2024 par des chercheurs de l'University College London, de l'Université Jiao Tong de Shanghai, de l'Université Brown, de l'Université de Bristol, de l'Université nationale de Singapour et de l'Université de Surrey.Apprentissage par renforcement du langage naturel".

L'idée principale du NLRL est d'analoguer les concepts fondamentaux de l'apprentissage par renforcement (RL), y compris les objectifs de tâche, les stratégies, les fonctions de valeur, les équations de Bellman et les itérations de politique, à une forme basée sur le langage naturel, ouvrant ainsi une nouvelle voie vers un apprentissage de la prise de décision par IA plus intelligent et plus naturel. Cette approche redéfinit de manière innovante les principes du RL en tant qu’équivalents linguistiques, permettant aux systèmes d’IA d’apprendre par interaction avec l’environnement sans s’appuyer sur des données étiquetées par l’homme.