Translations:FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots/53/fr: Difference between revisions

Latest revision as of 07:25, 20 February 2025

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Message definition (FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots)

* '''Feedback Loops:''' Incorporating feedback gathered and the RLHF cycle is pivotal for continuous improvement. It allows LLM models to refine both our solutions and Language Models over time, ensuring that the chatbot becomes increasingly proficient. However, if the chosen foundational models don’t offer customization, then it becomes difficult to align the models to human feedback. If the feedback is significant and comes in many areas, then model customization may be an option. As of now, we have begun gathering user feedback but haven’t built our continuous learning pipelines using RLHF yet. Having tools to make this automated is critical to post-production life cycle management of these chatbots.

Boucles de rétroaction : L'intégration des retours d'information recueillis et du cycle RLHF est essentielle pour une amélioration continue. Cela permet aux modèles LLM de peaufiner à la fois nos solutions et les modèles de langage au fil du temps, garantissant que le chatbot devienne de plus en plus compétent. Cependant, si les modèles de base choisis n'offrent pas de personnalisation, il devient difficile d'aligner les modèles sur les retours humains. Si les retours sont significatifs et couvrent de nombreux domaines, la personnalisation des modèles peut être une option. À ce jour, nous avons commencé à recueillir les retours des utilisateurs, mais nous n'avons pas encore construit nos pipelines d'apprentissage continu utilisant RLHF. Disposer d'outils pour automatiser ce processus est crucial pour la gestion du cycle de vie post-production de ces chatbots.