Donc les mots des documents deviennent des points de cet espace (latent). Alors, ce ne sont pas vraiment des mots, on va le voir tout de suite, ce sont des tokens. Et les questions qui utilisent ces mots vont permettre de calculer des points voisins comme réponse. C’est-à-dire la génération d’autres mots que les documents auraient pu dire mais qu’ils n’ont, en fait, pas dits. C’est-à-dire qu’on va pouvoir extrapoler au-delà de ces données. Et donc, ce qui est intéressant dans le paradigme de l’IA générative, c’est d’avoir inventé un espace qui permet d’abstraire les données, de passer des données d’origine puisque l’espace suffit, par sa représentation mathématique, à pouvoir répondre aux questions qu’on va lui poser. Et donc, d’une certaine manière, présenté de cette manière-là, l’IA générative n’est absolument pas une surprise, n’est absolument pas une rupture, n’est absolument pas une révolution au sein de l’IA générative. C’est tout simplement l’étape suivante du paradigme de la recherche d’informations. Pourquoi ? Parce que la recherche d’informations s’intéresse depuis toujours à l’information.

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Énonciation et modélisation dans l'IA générative, l'approche 3D (dire, dit, désigné)	Conference

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