However, sampling from the model distribution poses its own problem. Once a “bad” choice is sampled, the model is in a state it never faced during training, increasing the likelihood of continued “bad” evaluation. The algorithm can therefore get stuck in horrible feedback loops.
Cependant, l’échantillonnage à partir de la distribution du modèle pose son propre problème. Une fois qu’un mauvais choix est échantillonné, le modèle se trouve dans un état auquel il n’a jamais été confronté pendant l’entraînement, ce qui augmente la probabilité qu’une mauvaise évaluation continue. L’algorithme peut donc se retrouver coincé dans d’horribles boucles de rétroaction.