Que signifie "Biais d'exposition"?
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Le biais d'exposition se produit quand un modèle entraîné à générer du texte fait des prédictions basées sur des séquences correctes pendant l'entraînement. Mais, quand le modèle est utilisé pour de vrai, il doit se fier à ses propres mots précédents pour prédire les suivants. Cette différence entre l'entraînement et l'utilisation réelle peut mener à des erreurs et à des résultats moins précis.
Pourquoi c'est un Problème ?
Quand un modèle apprend seulement à partir des bonnes entrées, il n’a pas assez de pratique pour faire des choix basés sur ses propres sorties. Ça peut le rendre moins fiable quand il doit créer du texte tout seul. Du coup, la qualité du texte généré peut en pâtir, et le modèle peut avoir du mal avec des tâches comme la traduction ou l'écriture d'histoires.
Solutions au Biais d'Exposition
Pour régler le problème du biais d'exposition, les chercheurs utilisent des méthodes comme l'échantillonnage programmé. Cette approche introduit lentement le modèle à ses propres prédictions pendant l'entraînement. En faisant ça, le modèle devient meilleur pour gérer la vraie situation où il doit travailler avec son propre texte généré. Les méthodes plus récentes améliorent encore ça en se concentrant sur le fait de rendre le comportement du modèle plus similaire à celui d'un modèle enseignant, ce qui aide à améliorer sa performance globale.