Que signifie "Soft prompting"?
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Le soft prompting, c'est une méthode utilisée avec les grands modèles de langage (LLMs) pour les aider à "oublier" certaines infos de leur entraînement. C'est super important pour respecter les règles de protection des données et garder les infos des gens en sécurité.
Comment ça fonctionne
Au lieu de changer tout le modèle, le soft prompting ajoute des petits "tokens d'invite" aux questions ou tâches données au modèle. Ces tokens aident le modèle à ignorer ou ne pas utiliser des exemples spécifiques de son entraînement précédent quand il donne des réponses.
Avantages
Cette technique permet aux modèles de garder leur capacité globale à bien répondre tout en s'assurant qu'ils oublient les infos indésirables. Ça crée un équilibre entre garder des connaissances utiles et laisser tomber ce qui n'est plus nécessaire.
Évaluation
Des tests ont montré que le soft prompting peut vraiment améliorer les performances des modèles sur des tâches comme la classification de texte. En plus, c'est flexible, ce qui veut dire que ça peut fonctionner efficacement avec différents types de LLMs.
En gros, le soft prompting offre une manière pratique de gérer les infos et les préoccupations de vie privée tout en permettant aux modèles de langage de faire leur boulot efficacement.