« Verbalized Sampling » : différence entre les versions


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== Définition ==
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<!--Technique d''''[[ingénierie de requêtes]]''' qui améliore la diversité des '''[[Grand modèles de langues (GML)|grands modèles de langues (GML)]]''' en demandant au GML de générer plusieurs réponses accompagnées de leurs probabilités, puis en effectuant un échantillonnage à partir de cette distribution. Elle ne nécessite aucun apprentissage, elle est indépendante du GML et elle est efficace pour tous types de tâches. De plus, elle améliore les performances sans compromettre la précision factuelle ni la sécurité des modèles.-->
Technique d''''[[ingénierie de requêtes]]''' qui améliore la diversité des '''[[Grand modèles de langues (GML)|grands modèles de langues (GML)]]''' en demandant à un GML de générer plusieurs réponses avec de leurs probabilités, puis d'effectuer un échantillonnage à partir de cette distribution. Cette technique ne nécessite aucun apprentissage, elle est indépendante du GML et elle est efficace pour tous les types de tâches. De plus, elle améliore les performances sans compromettre la précision '''[[Factualité|factuelle]]''' ni la sécurité des modèles.


Voir aussi '''[[LLM-as-a-judge]]'''
Voir aussi '''[[LLM-as-a-judge]]'''
== Compléments ==
Cette méthode est orthogonale à la '''[[température]]''' du modèle.


== Français ==
== Français ==
''' xxxxx '''
''' Échantillonnage verbalisé '''


== Compléments ==
<!--Échantillonnage des requêtes verbalisé?-->
<!--This method is orthogonal to temperature.-->


== Anglais ==
== Anglais ==
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''' VS'''
''' VS'''


<!--A prompting strategy that improves LLM diversity by asking the model to generate multiple responses with their probabilities, then sampling from this distribution. It is training free, model agnostic and effective across tasks and it improves performance without sacrificing the models’ factual accuracy or safety.-->
''A prompting strategy that improves LLM diversity by asking the model to generate multiple responses with their probabilities, then sampling from this distribution. It is training free, model agnostic and effective across tasks and it improves performance without sacrificing the models’ factual accuracy or safety.''
 
''This method is orthogonal to temperature.''


==Sources==
==Sources==

Dernière version du 17 mars 2026 à 11:00

EN CONSTRUCTION

Définition

Technique d'ingénierie de requêtes qui améliore la diversité des grands modèles de langues (GML) en demandant à un GML de générer plusieurs réponses avec de leurs probabilités, puis d'effectuer un échantillonnage à partir de cette distribution. Cette technique ne nécessite aucun apprentissage, elle est indépendante du GML et elle est efficace pour tous les types de tâches. De plus, elle améliore les performances sans compromettre la précision factuelle ni la sécurité des modèles.

Voir aussi LLM-as-a-judge

Compléments

Cette méthode est orthogonale à la température du modèle.

Français

Échantillonnage verbalisé


Anglais

Verbalized Sampling

VS

A prompting strategy that improves LLM diversity by asking the model to generate multiple responses with their probabilities, then sampling from this distribution. It is training free, model agnostic and effective across tasks and it improves performance without sacrificing the models’ factual accuracy or safety.

This method is orthogonal to temperature.

Sources

Source : arxiv

Source : GitHub

Source : Verbalized Sampling

Contributeurs: Arianne Arel, wiki