Évaluation du module

Pour traiter et produire du texte en langage naturel en apprenant à partir d’une grande quantité de données de texte pour découvrir des modèles et des règles de langage.

Pour exposer l’anthropomorphisme et comprendre les émotions.

Pour comprendre la langue et les faits.

Les NLP traditionnelles utilisent de nombreux téraoctets de données non étiquetées dans le modèle de base, tandis que les modules LLM fournissent un ensemble de données étiquetées pour entraîner le modèle Machine Learning.

Les NLP traditionnelles sont hautement optimisées pour des cas d’usage spécifiques, tandis que les modules LLM décrivent en langage naturel ce que vous souhaitez que le modèle fasse.

Les NLP traditionnelles nécessitent un modèle par fonctionnalité, tandis que les modules LLM utilisent un modèle unique pour de nombreux cas d’usage en langage naturel.

Pour représenter du texte d’une manière significative pour les machines sans perdre son contexte, afin que les algorithmes puissent identifier plus facilement les modèles.

Pour générer du texte sur une base de lettre par lettre.

Pour représenter des mots communs avec un seul jeton.