« FLAME » : différence entre les versions
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L'alignement conscient de la factualité pour les grands modèles de langues, ou FLAME, est une méthode utilisée pour soutenir l'alignement factuel comportant diverses instructions en guidant les grands modèles de langues afin qu'ils produisent des réponses plus détaillées, utiles et factuelles. De plus, FLAME aide à prévenir la génération de fausses déclarations | L'alignement conscient de la factualité pour les grands modèles de langues, ou FLAME, est une méthode utilisée pour soutenir l'alignement factuel comportant diverses instructions, et ce, en guidant les grands modèles de langues afin qu'ils produisent des réponses plus détaillées, utiles et factuelles. De plus, FLAME aide à prévenir la génération de fausses déclarations sans dégrader sa capacité générale à suivre des instructions. | ||
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Dernière version du 28 septembre 2024 à 12:36
Définition
L'alignement conscient de la factualité pour les grands modèles de langues, ou FLAME, est une méthode utilisée pour soutenir l'alignement factuel comportant diverses instructions, et ce, en guidant les grands modèles de langues afin qu'ils produisent des réponses plus détaillées, utiles et factuelles. De plus, FLAME aide à prévenir la génération de fausses déclarations sans dégrader sa capacité générale à suivre des instructions.
Voir aussi alignement de l'IA et grand modèle de langues
Français
Alignement conscient de la factualité pour les grands modèles de langues
FLAME
Anglais
Factuality-Aware Alignment for Large Language Models
FLAME
The Factuality-Aware Alignment for Large Language Models (FLAME) is a factuality-aware alignment method used to address the challenge of factual alignment with diverse instructions by guiding Large Language Models to output more factual, detailed and helpful responses and to help prevent the generation of false claims without degradation in their general instruction following capabilities.
Source
