Modèles de langage pour texte et chat

Entraînement

Le pré-entraînement minimise couramment l'entropie croisée du prochain jeton sur de longues séquences de jetons. L'affinage par instructions, l'optimisation des préférences, la formation à la sécurité et les exemples d'utilisation d'outils façonnent ensuite le comportement d'interaction ; ils ne modifient pas le besoin fondamental de preuves et d'évaluation.

Exécution de l’inférence

Le modèle prédit puis échantillonne ou sélectionne le jeton suivant de manière répétée. Un cache KV réutilise les états d’attention précédents ; les réponses longues restent séquentielles et les paramètres de décodage modifient la variabilité, pas la factualité.

Atouts

• •Rédaction ouverte, transformation, explication, code et conversation
• •Acquiert des tâches à partir d'instructions et d'exemples dans le contexte
• •Peut émettre des appels d'outils ou des schémas structurés lorsqu'il est contraint et validé

Compromis

• •Peut produire des affirmations non étayées et fluides
• •La sortie autorégressive ajoute une latence par jeton
• •Le contexte, l'invite et les choix d'échantillonnage affectent considérablement le comportement

À utiliser lorsque

• La tâche nécessite une génération ou une synthèse de langage flexible
• Une grille et un ensemble d'évaluation représentatif peuvent définir un comportement acceptable
• Les faits frais peuvent être ancrés grâce à la récupération ou aux outils

À éviter ou remettre en question lorsque

• Un analyseur, une requête ou un moteur de règles déterministe résout la tâche de manière fiable
• Des faits actuels exacts sont requis mais aucune source fiable n'est connectée
• Une sortie non examinée pourrait déclencher directement une action à fort impact