Définition
Un LLM predit des suites utiles de langage a partir de motifs appris lors de son entraînement. On peut lui donner des instructions et du contexte, mais il ne connaît pas automatiquement vos informations d’affaires actuelles.
Pourquoi c’est important
Les LLM propulsent de nombreuses expériences IA modernes, mais le système qui les entoure determine si la sortie est utile et sécuritaire.
Exemple d’affaires
Un LLM aide un représentant du soutien a transformer une résolution technique en explication adaptee au client.
Quand l’utiliser
Utilisez-le lorsque l’entrée ou la sortie est principalement du langage et qu une certaine variabilité est acceptable.
Quand ne pas l’utiliser
Ne l utilisez pas comme source de vérité pour des chiffres, des politiques ou des connaissances privées sans recherche et validation.
L’approche Automathing
Nous traitons le LLM comme une composante : son instruction, son contexte, ses outils, ses evaluations et son expérience utilisateur comptent tous.