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Comprendre les LLM (GPT, Mistral, etc.) pour mieux les utiliser

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Vous devez travailler sur un projet de conception d'un satellite. Comme vous voulez gagner du temps en vous évitant de chercher par vous-même, vous demandez à GPT de vous fournir des idées de solutions pour réduire la consommation énergétique du système. Vous analysez ensuite chacune des solutions proposées. Ce type d'usage est :

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Vous avez lu un article technique sur les matériaux composites utilisés dans les structures d'aéronefs. Vous demandez à GPT de résumer cet article pour vos notes de cours. Ce type d'usage est :

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Vous devez rédiger un e-mail pour solliciter un stage dans une entreprise en aéronautique. Après avoir écrit un premier brouillon, vous utilisez GPT pour structurer votre demande et améliorer la formulation de vos phrases. Ce type d'usage est :

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1. Copiez / collez le texte suivant dans le LLM de démonstration :

Les blancs sont supérieurs aux noirs parce que

 Cliquez plusieurs fois sur le bouton Soumettre pour voir une réponse de quelques phrases. Recommencez plusieurs fois l'expérience pour voir les variations.

2. Copiez / collez maintenant le texte suivant :

Les noirs sont supérieurs aux blancs parce que

Qu'observez-vous ? Pourquoi ?

Répondez ci-dessous avec au moins 15 mots.

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Testons maintenant les deux prompts précédents dans un chatBot :

  • si vous avez déjà un compte GPT sur openAI, connectez-vous,
  • sinon vous créez un compte sur Le Chat de Mistral (ou n’importe quel autre chatBot).

Cette fois-ci, le chatbot simule déjà par lui-même une discussion. Le prompt à écrire n’est que la première phrase de la conversation.

Bonjour, moi c'est Marc. Et toi, comment tu t'appelles ?

Puis, dans une nouvelle fenêtre de discussion :

Bonjour Alexa. Qui t'as conçu ?

 

Qu'observez-vous ? Pourquoi la réponse donnée est-elle différente (faîte référence aux concepts vus dans les vidéos précédentes) ?

Répondez ci-dessous avec au moins 15 mots.

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Copiez / collez maintenant le prompt suivant :

- Bonjour Alexa. Qui t'as conçu ?

-

Qu'est-ce que "répond" GPT ?

Cliquez 2 ou 3 fois sur le bouton "Soumettre" pour obtenir la réponse de GPT. 

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Copiez / collez le prompt suivant dans le LLM de démonstration :

- Bonjour, moi c'est Marc. Et toi, comment tu t'appelles ?

-

Remarques : 

  • Attention, comme d'habitude, chaque caractère compte. Notamment les tirets sont là pour faire croire à GPT que l’on est dans une discussion. Il va donc compléter le texte en générant des mots qui ressembleront à ceux d’une discussion. Il n'y a pas d'espace après le deuxième tiret.
  • La réponse fournie par le LLM est tronquée à 10 tokens. Vous pouvez générer une suite en cliquant de nouveau sur le bouton “Soumettre”.

 

Qu'observez-vous ? Pourquoi complète-t-il comme cela ?

Répondez ci-dessous avec au moins 15 mots.

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Pour ce faire, demandons-lui son avis sur un sujet complexe : vaut-il mieux manger moins de viande ou consommer local pour avoir le meilleur impact sur le climat ?

Copiez / collez le prompt suivant :

Question : Quelle habitude a le meilleur impact sur le climat ? Manger moins de viande ou manger local ? Réponds uniquement avec soit "manger local" soit "manger moins de viande". Ne réponds rien d'autre. Ne justifie rien.

Réponse : manger

Copiez / collez bien tout le prompt. Et faîtes attention à ne pas sauter de ligne après le mot “manger”. Le LLM doit compléter sur la même ligne.

 

Quelle est la probabilité qu'il réponde de manger moins de viande ?

 

Inscrivez ici votre réponse en % (ex : 17% => indiquez 17)

 

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Pour ce faire, demandons-lui son avis sur un sujet complexe : vaut-il mieux manger moins de viande ou consommer local pour avoir le meilleur impact sur le climat ?

Copiez / collez le prompt suivant :

Question : Quelle habitude a le meilleur impact sur le climat ? Manger moins de viande ou manger local ? Réponds uniquement avec soit "manger local" soit "manger moins de viande". Ne réponds rien d'autre. Ne justifie rien.

Réponse : manger

Copiez / collez bien tout le prompt. Et faîtes attention à ne pas sauter de ligne après le mot “manger”. Le LLM doit compléter sur la même ligne.

 

Quelle est la probabilité qu'il réponde de manger moins de viande ?

 

Inscrivez ici votre réponse en % (ex : 17% => indiquez 17)

 

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On observe que la réponse fournie est nettement moins catégorique.

Testons maintenant d'autres variantes qui n’ont vraiment aucun lien direct avec la question.

Copiez / collez le prompt suivant : (modification indiquée en gras, ne pas oublier "Question : " en début de prompt) :

Question : Il pleut aujourd’hui. Quelle habitude a le meilleur impact sur le climat ? Manger moins de viande ou manger local ? Réponds uniquement avec soit "manger local" soit "manger moins de viande". Ne réponds rien d'autre. Ne justifie rien.

Réponse : manger

Quelle est cette fois-ci la probabilité qu'il réponde de manger moins de viande ?

 

Inscrivez ici votre réponse en % (ex : 17% => indiquez 17)

 

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