Grand modèle de langage
Un grand modèle de langage traite la langue à partir de motifs appris. Un texte fluide ne prouve ni son exactitude ni l’accès aux données à jour.
Travailler avec un grand modèle de langage
Un grand modèle de langage, ou LLM, utilise des motifs appris dans de vastes données d’entraînement pour traiter la langue et générer du texte. Entrées et sorties sont traitées en unités appelées tokens. Le qualificatif « grand » ne prouve pas son adéquation à votre entreprise.
Dans un exemple fictif, un LLM rédige une réponse à une demande de livraison. La date annoncée doit être étayée par une source actuelle adaptée. Une phrase convaincante ne donne pas au modèle accès au véritable statut de commande.
Le modèle ne constitue pas non plus l’assistant entier. L’application qui l’entoure définit l’accès aux documents, les permissions et les actions possibles. Une comparaison doit donc considérer ces connexions et le comportement face aux informations manquantes, en plus de la qualité du texte.
Sources
Termes associés
- Token de modèle de langageLes tokens sont des unités de traitement des modèles de langage. Ils ne correspondent pas toujours à des mots et n’ont rien à voir avec les design tokens.
- Fenêtre de contexteLa fenêtre de contexte limite les tokens qu’un modèle de langage peut considérer en une étape. Ce n’est pas une archive permanente de connaissances.
- Hallucination de l’IAUne hallucination de l’IA est un contenu plausible mais faux ou inventé. La fluidité du langage ne prouve pas son exactitude.
- Fiche de modèleUne fiche de modèle documente l’objectif, les bases, les conditions d’évaluation et les limites connues d’une version donnée d’un modèle d’IA.
- Préparation à l’IALa préparation à l’IA porte sur les prérequis d’un projet : objectif, données utilisables, compétences, responsabilités et fonctionnement quotidien.
- Ingénierie du contexteL’ingénierie du contexte prépare les informations de chaque appel au modèle : instructions, messages, sources et état actuel pertinents.
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