Perroquet stochastique
métaphore pour décrire la théorie selon laquelle les grands modèles linguistiques, bien que capables de générer un langage plausible, ne comprennent pas le sens du langage qu'ils traitent
Perroquet stochastique
Dans le domaine de l'apprentissage automatique (ou machine learning), le terme perroquet stochastique est une métaphore, introduite par Emily Bender et ses collègues dans un article de 2021, qui présente les grands modèles linguistiques comme des systèmes qui assemblent de manière aléatoire des formes linguistiques à partir d’un vaste corpus d’entraînement, sans modélisation explicite du sens ou de l’intention.
Lire sur Wikipédia · Image David Revoy, CC BY-SA 4.0
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