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title: "Novo método permite autoaperfeiçoamento de LLMs sem dados externos"
url: https://dailyjournal.news/news/2026-10-26/novo-metodo-permite-autoaperfeicoamento-de-llms-sem-dados-externos
published: 2026-10-26T15:10:41.931411+00:00
updated: 2026-10-26T15:10:41.931411+00:00
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language: pt-BR
publisher: "Daily Journal"
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# Novo método permite autoaperfeiçoamento de LLMs sem dados externos

Pesquisadores apresentam a técnica On-Policy Self-Training, que possibilita o treinamento de modelos de linguagem sem a necessidade de dados externos.

## Pontos principais

- O artigo científico introduz o método chamado On-Policy Self-Training.
- A técnica é focada no autoaperfeiçoamento de modelos de linguagem de grande escala (LLMs).
- O processo dispensa o uso de dados externos, sendo classificado como Data-Free Self-Improvement.

O pesquisador AK divulgou um novo artigo científico que detalha o método On-Policy Self-Training. A técnica propõe uma abordagem de autoaperfeiçoamento voltada especificamente para modelos de linguagem de grande escala (LLMs).

O diferencial do estudo é a capacidade de realizar o treinamento sem a necessidade de dados externos, conceito definido como Data-Free Self-Improvement. O método busca otimizar o desempenho dos modelos de forma autônoma.

## Fontes

- [@_akhaliq: On-Policy Self-Training](https://x.com/_akhaliq/status/2114730501626015880) (2026-10-26)

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