Mise à la terre
Créer une réponse modèle à partir d'un ensemble spécifique de documents que vous lui fournissez plutôt que de mémoire.
Un modèle de langage répondant uniquement à la formation fonctionne à partir d’un souvenir flou d’une grande quantité de texte, d’où vient une absurdité confiante. La mise à la terre réduit le travail : vous remettez au modèle des sources spécifiques et lui demandez d’y répondre, généralement avec des citations pointant vers le passage qu’il a utilisé. Les outils de type bloc-notes fonctionnent de cette façon, tout comme la plupart des recherches d’IA d’entreprise.
Cela aide beaucoup et ce n’est pas une garantie. Un modèle fondé peut toujours résumer un passage de manière erronée, assembler deux éléments sans rapport ou citer quelque chose qui ne dit pas tout à fait ce qu’il prétend. L’habitude utile est de traiter la citation comme le produit : si une réponse est importante, cliquez et lisez la phrase d’où elle provient. La mise à la terre change également l’utilité d’un outil, puisqu’un assistant mis à la terre n’est aussi efficace que les sources que vous lui avez fournies.