Comment un LLM produit-il la suite d’un texte ?
Il prédit, mot après mot, la suite la plus probable.
Comment un modèle de langage traite-t-il le texte sans le comprendre humainement ?
Il calcule des probabilités statistiques.
Comment l’IA symbolique prend-elle une décision ?
Elle applique des règles logiques écrites par des humains, ce qui rend sa décision explicable.
Que fait un système discriminatif à partir de données existantes ?
Il classe, attribue un score ou effectue une prédiction.
Qu’est-ce qu’un prompt donné à une IA ?
Une question ou une instruction.
Quels usages quotidiens l’IA générative peut-elle proposer pour un texte ?
Elle peut le reformuler, le résumer ou le traduire.
Quelles tâches l’IA générative peut-elle accomplir en informatique ?
Produire un premier jet de script, expliquer un message d’erreur et proposer une trame de documentation.
Comment se définit une hallucination produite par une IA ?
Une réponse inventée, présentée avec autant d’assurance qu’une réponse correcte.
Qu’est-ce qu’un token manipulé par un modèle d’IA ?
Une unité de texte, comme un mot ou un fragment de mot.
Quel exemple de commande inexistante illustre les erreurs possibles d’une IA générative ?
Une cmdlet PowerShell inexistante dans le module ActiveDirectory.
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1. Quel mécanisme décrit le mieux le fonctionnement d’un grand modèle de langage lorsqu’il produit un texte ?
2. Une question porte sur un événement survenu après la date d’entraînement d’un modèle, et aucune information récente ne lui est fournie. Quelle limite faut-il prendre en compte ?
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