Source: https://arxiv.org/abs/2505.24726
La source provient d’un article scientifique intitulé “Reflect, Retry, Reward: Self-Improving LLMs via Reinforcement Learning” publié sur arXiv. Cet article explore une nouvelle méthode pour améliorer les performances des grands modèles linguistiques (LLM) en utilisant l’auto-réflexion et l’apprentissage par renforcement. Le processus implique que le modèle analyse ses erreurs précédentes pour générer de meilleures tentatives, les réflexions réussies étant ensuite récompensées. Les auteurs rapportent des améliorations significatives, notamment pour des modèles plus petits, soulignant le potentiel de cette approche pour des LLM plus fiables et capables de s’améliorer avec des retours limités.