« Requête d'introspection » : différence entre les versions
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Le terme « introspection » ajouté au contexte serait l'équivalent d'avoir indiqué au modèle qu'il a fait une erreur. | |||
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''Self-reflection, also known as introspection, is a metacognitive strategy for large language model agents that allows them to reflect on their own chain of thoughts and to identify errors, explain their cause, and generate advice to avoid making similar types of errors in the future.'' | ''Self-reflection, also known as introspection, is a metacognitive strategy for large language model agents that allows them to reflect on their own chain of thoughts and to identify errors, explain their cause, and generate advice to avoid making similar types of errors in the future.'' | ||
Dernière version du 24 novembre 2024 à 15:13
Définition
La requête d'introspection est une stratégie métacognitive pour les agents des grands modèles de langues qui leur permet de réfléchir à leur propre chaîne de pensée et d'identifier les erreurs, d'en expliquer la cause et de générer des conseils pour éviter de commettre des erreurs similaires à l'avenir ».
Voir aussi grand modèle de langues, processus autorégressif, Reflexion AI et requête de résolution par étapes
Compléments
Il n'est pas certain que le robot conversationnel génératif identifie lui-même ses erreurs. Soit l'usager lui indique qu'il s'est trompé, soit on lui demande de faire une introspection (self-reflection). Cette demande d'introspection s'ajoute au contexte de la requête et cela changera la prédiction du modèle qui rappelons-le, est autorégressif.
Le terme « introspection » ajouté au contexte serait l'équivalent d'avoir indiqué au modèle qu'il a fait une erreur.
Français
requête d'introspection
requête introspective
requête réflexive
Anglais
self-reflection
introspection
Self-reflection, also known as introspection, is a metacognitive strategy for large language model agents that allows them to reflect on their own chain of thoughts and to identify errors, explain their cause, and generate advice to avoid making similar types of errors in the future.
Source
Contributeurs: Arianne
