Teilo Millet

Le Reinforcement Learning from Verifiable Rewards entraîne les LLMs à optimiser plutôt qu'imiter. Sur des tâches vérifiables (maths, code), les modèles explorent et découvrent des stratégies émergentes. Guide complet: algorithmes GRPO/PPO, applications, environnements, limites et bonnes pratiques.

Depuis ChatGPT, les modèles de langage (LLMs) peinent à se connecter efficacement aux données et aux services. Le Model Context Protocol (MCP), inspiré du LSP, propose un standard ouvert et modulaire pour intégrer simplement APIs et ressources externes, ouvrant ainsi une nouvelle ère d’interopérabilité.

Les applications basées sur les LLM deviennent de plus en plus nombreuses, complexes et critiques, il devient indispensable d’adopter une approche rigoureuse pour garantir leur bon fonctionnement et leur amélioration continue. L’observabilité et l’évaluation doivent être repensés pour s'adapter.