« Requête de résolution en chaîne » : différence entre les versions
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'''RÉPONSE''' : Linda avait initialement 5 pommes. Elle achète deux sacs de pommes, et chaque sac contient 3 pommes. Donc, elle a acheté 2 sacs x 3 pommes/sac = 6 pommes. En ajoutant les 6 pommes aux 5 qu'il avait déjà, Linda a maintenant 5 + 6 = 11 pommes. | '''RÉPONSE''' : Linda avait initialement 5 pommes. Elle achète deux sacs de pommes, et chaque sac contient 3 pommes. Donc, elle a acheté 2 sacs x 3 pommes/sac = 6 pommes. En ajoutant les 6 pommes aux 5 qu'il avait déjà, Linda a maintenant 5 + 6 = 11 pommes. | ||
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'''requête de résolution par étapes''' | |||
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'''chaîne de résolution''' | |||
'''chaîne de pensée''' <small>''calque de l'anglais''</small> | |||
'''chaîne de raisonnement''' | |||
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''' | '''décomposition par étapes''' | ||
== Anglais == | == Anglais == | ||
''' chain-of-thought prompting''' | '''chain-of-thought prompting''' | ||
'''CoT prompting ''' | |||
''' | '''chain-of-thought''' | ||
'''CoT ''' | |||
==Sources== | ==Sources== | ||
[https://www.promptingguide.ai/techniques/cot | [https://www.promptingguide.ai/techniques/cot Prompt Engineering Guide, ''Chain-of-Thought Prompting''] | ||
[https://arxiv.org/abs/2201.11903 Wei et al. 2022, ''Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models''] | |||
[https:// | [https://catalogue.edulib.org/fr/cours/umontreal-gpt101/ Edulib, ''GPT101 : ChatGPT pour tous!''] | ||
[https:// | [https://www.linkedin.com/posts/dlemire_lia-g%C3%A9n%C3%A9rative-devient-vraiment-bon-march%C3%A9-activity-7289356708877881344-9rZb Discussion sur LinkedIn - Daniel Lemire professeur / chercheur à la TÉLUQ] | ||
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]] | [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]] | ||
[[Catégorie:101]] |
Dernière version du 3 février 2025 à 11:28
Définition
Requête ayant pour but de demander à un robot conversationnel génératif de répondre en décomposant la résolution d'un problème en ses différentes étapes, par exemple sous la forme d'une chaîne d'étapes.
Compléments
Nous recommandons « résolution » plutôt que « raisonnement », « pensée » ou « réflexion » pour éviter l'anthropomorphisme.
La question de savoir si les grands modèles de langue raisonnent vraiment est une question chaudement débattue dans la communauté de l'IA.
On peut, par exemple, demander à un robot conversationnel génératif d'expliquer les différentes étapes d'un calcul arithmétique.
Voici un exemple:
QUESTION : Linda a 5 pommes. Il achète deux autres sacs de pommes au marché. Chaque sac contient 3 pommes. Combien de pommes Linda a-t-elle maintenant ? Procède étape par étape.
RÉPONSE : Linda avait initialement 5 pommes. Elle achète deux sacs de pommes, et chaque sac contient 3 pommes. Donc, elle a acheté 2 sacs x 3 pommes/sac = 6 pommes. En ajoutant les 6 pommes aux 5 qu'il avait déjà, Linda a maintenant 5 + 6 = 11 pommes.
Il existe un équivalent en intelligence artificielle symbolique qui consiste à décomposer un problème en sous-problèmes.
Français
requête de résolution en chaîne
résolution en chaîne
requête de résolution par étapes
résolution par étapes
requête de résolution en chaîne
requête de décomposition par étapes
requête de décomposition
chaîne de résolution
chaîne de pensée calque de l'anglais
chaîne de raisonnement
décomposition par étapes
Anglais
chain-of-thought prompting
CoT prompting
chain-of-thought
CoT
Sources
Prompt Engineering Guide, Chain-of-Thought Prompting
Wei et al. 2022, Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models
Edulib, GPT101 : ChatGPT pour tous!
Discussion sur LinkedIn - Daniel Lemire professeur / chercheur à la TÉLUQ
Contributeurs: Arianne , Claude Coulombe, Marie Alfaro, Patrick Drouin, wiki
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