Que signifie "Entrées propres"?

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Des entrées propres, c'est des données qui n'ont pas été modifiées ou infectées par des éléments nuisibles, comme des déclencheurs cachés. Dans le contexte des modèles de langage, les entrées propres sont les exemples standards sur lesquels le modèle est entraîné. Ces entrées aident le modèle à apprendre correctement et à donner des réponses précises.

Utiliser des entrées propres, c'est super important pour s'assurer qu'un modèle de langage fonctionne comme il faut. Quand des données propres sont envoyées au modèle, il génère des explications claires et logiques pour ses décisions. C'est crucial pour comprendre comment le modèle fonctionne et pour garder confiance en ses résultats.

À l'inverse, quand un modèle reçoit des entrées contaminées, qui contiennent des déclencheurs cachés, il peut agir de manière imprévisible. Ça peut mener à des explications de mauvaise qualité et à un manque de cohérence dans les réponses du modèle. En se concentrant sur des entrées propres, les développeurs peuvent aider à garantir que les modèles de langage sont sûrs et fiables.