Des chercheurs ont publié en open source sur GitHub un projet intitulé AgentTuning. Ce projet propose une nouvelle méthode d'ajustement des modèles linguistiques. Il s'appuie sur les traces d'interaction entre plusieurs agents intelligents pour entraîner et affiner les modèles linguistiques, leur permettant ainsi de mieux s'adapter à différentes tâches et contextes.
Cette approche permet d'améliorer l'efficacité et la capacité de généralisation des modèles linguistiques, tout en réduisant le besoin d'ajustements manuels. AgentTuning a déjà été validé sur plusieurs tâches de traitement du langage naturel, telles que la génération de dialogues, les systèmes de questions-réponses et la génération de résumés.
Ce projet est également applicable à d'autres types de modèles et présente un potentiel considérable.
