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Relier un grand modèle de langage aux outils d’un robot consiste à définir des fonctions limitées, des paramètres contrôlés et une validation avant toute commande réelle.
Évaluer les réponses d’un grand modèle de langage pour un robot demande de vérifier exactitude, compréhension du contexte, respect des outils, refus des demandes impossibles et cohérence sur des variantes.
Un jeton est une petite unité de texte traitée par un modèle de langage ; le contexte est l’ensemble des informations fournies pour produire la réponse ou la décision courante.
Tester la gestion du contexte d’un modèle de langage embarqué demande de varier longueur, ordre, langue, interruptions et informations contradictoires, puis de vérifier décisions et refus.
Réduire un contexte trop long pour un robot consiste à résumer ce qui reste utile, supprimer doublons et éléments périmés, puis conserver explicitement contraintes et état courant.
Le nombre de jetons est important pour une interaction robotique car il limite la quantité de consignes, d’historique et d’état que le modèle peut considérer à la fois.
Réduire les affirmations inventées dans une génération augmentée par recherche demande de forcer l’ancrage aux passages, citer les sources, signaler les limites et s’abstenir quand l’information manque.
Évaluer une génération augmentée par recherche destinée à une aide robotique demande de mesurer pertinence des documents, exactitude, citations, abstention, délai et conséquences d’une erreur.
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