La génération de texte par les modèles de langage à grande échelle (LLM) repose sur des techniques d’échantillonnage qui déterminent quel mot suivant sera choisi à partir d’un ensemble de possibilités. Plutôt que de sélectionner systématiquement le mot le plus probable, ces méthodes introduisent une certaine aléatoire contrôlée pour produire des textes plus naturels, variés et créatifs. Trois approches clés dominent ce domaine : Top-K, Top-P et la température. Échantillonnage Top-K Imaginez un questionnaire à choix multiples où vous ne pouvez considérer que les cinq réponses les plus probables. C’est précisément ce que fait l’échantillonnage Top-K. Il restreint le modèle à un nombre fixe, k, des mots les plus probables. Tous les autres sont ignorés. Par exemple, si k = 5, le modèle trie tous les mots possibles par ordre de probabilité, ne retient que les cinq premiers, puis choisit aléatoirement l’un d’eux. Avantages : - Simplicité et rapidité d’application. - Permet de contrôler la diversité : un k faible favorise des choix plus prévisibles, tandis qu’un k élevé augmente la variété. - Réduit le risque de mots très peu probables, tout en gardant une certaine créativité. Échantillonnage Top-P (ou nucleus sampling) Contrairement à Top-K, qui fixe un nombre de mots, Top-P sélectionne un seuil de probabilité cumulée. Le modèle considère tous les mots dont la somme cumulée des probabilités atteint un seuil prédéfini, p. Par exemple, si p = 0,9, le modèle inclut tous les mots dont la probabilité cumulée ne dépasse pas 90 %. Cela signifie que le nombre de mots sélectionnés varie dynamiquement selon la distribution de probabilité. Avantages : - Plus flexible que Top-K : adapte automatiquement le nombre de mots à considérer selon la densité de probabilité. - Évite les longues queues de mots peu probables, tout en conservant les choix significatifs. - Généralement plus efficace pour produire des textes cohérents et naturels. Température La température agit comme un régulateur global de l’aléatoire. Elle modifie la distribution de probabilité des mots avant l’échantillonnage. Une température élevée (ex. : 1,0 ou plus) aplatit la distribution, rendant les probabilités plus uniformes. Cela favorise des choix plus imprévisibles et créatifs. À l’inverse, une température basse (ex. : 0,1) amplifie les différences entre les probabilités : les mots très probables deviennent encore plus probables, tandis que les autres sont presque exclus. Avantages : - Permet un contrôle fin entre prévisibilité et originalité. - Très utile pour ajuster le style : basse température pour des réponses factuelles, haute température pour de la poésie ou de l’improvisation. En résumé, ces trois paramètres ne sont pas mutuellement exclusifs. En les combinant, on peut affiner précisément le comportement du modèle : par exemple, utiliser une température modérée avec un Top-P de 0,9 pour obtenir des textes à la fois cohérents et riches en idées. Maîtriser ces techniques permet de tirer le meilleur parti des LLM, qu’il s’agisse de rédiger un article, de générer des dialogues ou d’explorer des créations littéraires.