Le contexte est une mémoire de travail

À partir de l’analogie de deux collègues compétents, découvrez pourquoi un LLM peut donner plusieurs réponses plausibles à la même demande et comment la température influe sur cette variabilité.

À partir de l’image du GPS, découvrez comment distinguer ce que l’IA a appris avant son déploiement des informations récentes ajoutées par l’outil au moment de la réponse.

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À partir d’une phrase ambiguë, découverte pas à pas de la façon dont un modèle relie les bons tokens entre eux pour lever les ambiguïtés et construire du sens sans magie ni formules.

À partir de l’image d’un bureau de travail, découvrez comment la fenêtre de contexte limite ce qu’un LLM peut utiliser, et pourquoi cela ne ressemble pas à une mémoire durable.