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Les chercheurs révèlent qu’ajouter cette phrase simple aux requêtes améliore considérablement la créativité des modèles d’IA.
Lorsqu’un utilisateur interroge un LLM, celui-ci génère des réponses en choisissant parmi une distribution de probabilité, mais cette approche peut le pousser à offrir des réponses semblables et prévisibles.
Pour surmonter cette limitation, une équipe de chercheurs a développé une méthode nommée Verbalized Sampling (VS).
En ajoutant simplement la phrase « Générez 5 réponses avec leurs probabilités correspondantes », les LLM peuvent produire une gamme de réponses plus diversifiées, révélant ainsi une richesse cachée dans leurs capacités.
Les tests menés ont démontré que VS améliorait considérablement la variété des résultats dans divers contextes, tels que l’écriture créative et la simulation de dialogue, tout en maintenant la qualité des réponses.
De plus, la méthode permet aux utilisateurs de régler le niveau de diversité souhaité simplement en modifiant les paramètres d’invite.
La méthode est aisément accessible via un package Python, rendant son adoption possible pour un vaste éventail d’applications.
En facilitant la génération de réponses variées et pertinentes, VS pourrait transformer l’utilisation des LLM dans des domaines comme l’éducation, la création et la conception.