A
En suivant un ensemble de règles prédéfinies pour la composition du texte
A
En suivant un ensemble de règles prédéfinies pour la composition du texte
B
En choisissant aléatoirement des mots dans un dictionnaire jusqu'à former des phrases cohérentes
B
En choisissant aléatoirement des mots dans un dictionnaire jusqu'à former des phrases cohérentes
C
En utilisant une approche probabiliste pour prédire le mot suivant basé sur les mots précédents
C
En utilisant une approche probabiliste pour prédire le mot suivant basé sur les mots précédents
D
En assemblant des extraits de texte existants provenant de vastes bases de données
D
En assemblant des extraits de texte existants provenant de vastes bases de données
E
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F
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Il s’agit là d’un point que nous trouvons tout aussi fascinant que surprenant.
Ainsi, si nous demandons à un LLM de compléter la phrase “Le chat joue avec une …”, le modèle attribuera une probabilité à chaque mot permettant de compléter : souris : 75%; pelote : 24%; mousse au chocolat : 0,00001%. En utilisant cette fonction plusieurs fois de suite, le modèle parvient à générer des phrases complètes, puis des textes, etc.
