When you address an LLM like an impatient boss barking one-liners at an intern, you condition the generation on regions of text associated with sullen compliance, rushed minimum-effort answers, or defensive pushback.
When you approach it as a thoughtful collaborator—laying out context, posing clear questions, inviting scrutiny, practicing "yes-and"—you are metaphorically pulling the steering wheel toward technical dialogue, senior pair-programming sessions, and rigorous academic exchange. Register selects the persona; context gives that persona the tools to work.
Les résultats montrent que la politesse n’est pas seulement une question de forme : elle influence systématiquement la longueur des réponses, la quantité d’information apportée et leur efficacité. Les formulations cherchant davantage l’échange produisaient des réponses jusqu’à 90 % plus longues et contenant 38 % d’éléments d’information supplémentaires par rapport aux formulations très concises, mais avec une densité d’information nettement plus faible. Les formulations impolies entraînaient des réponses verbeuses mais moins efficaces, avec jusqu’à 48 % d’éléments d’information en moins par rapport aux formulations polies.
Donc dire "merci" ou "salutations distinguées" ne sert toujours à rien, mais anthropomorphiser un peu pour orienter le LLM vers un échange constructif ça peut visiblement améliorer les résultats. Ce n'est pas que le LLM se froisse si on lui parle mal, c'est juste que le prompt influence statistiquement les tokens viendront.
Le problème que je vois c'est que si on anthropomorphise le chatbot intentionnellement dans un certains contexte (quand on interagit avec pour en tirer des meilleures performances) ça va être compliqué de ne pas le faire accidentellement quand on en parle avec des humains.
pertinent adj. Approprié : qui se rapporte exactement à ce dont il est question.
Concrètement, tu te retrouves à avoir des « débats » qui déresponsabilisent les gens qui contrôlent ces chatbots tels que « faut-il interdire la maltraitance des algorithme d'algèbre linéaire en s'assurant qu'ils ont accès à toute l'eau potable et électricité dont ils ont besoin ? » ou « le meilleur moyen d'améliorer la sécurité informatique est-il de siphonner tout le capital d'investissement planétaire dans trois entreprises qui ont crée des superhackers trop puissant pour le reste du monde ne sont pas capables de sandboxer leurs applications ? ».
# Intéressant
Posté par Faya . Évalué à 5 (+3/-0).
Je me permet de citer l'article :
Et certaines études vont dans ce sens :
Donc dire "merci" ou "salutations distinguées" ne sert toujours à rien, mais anthropomorphiser un peu pour orienter le LLM vers un échange constructif ça peut visiblement améliorer les résultats. Ce n'est pas que le LLM se froisse si on lui parle mal, c'est juste que le prompt influence statistiquement les tokens viendront.
[^] # Re: Intéressant
Posté par Krunch (courriel, site web personnel) . Évalué à 3 (+1/-0).
Le problème que je vois c'est que si on anthropomorphise le chatbot intentionnellement dans un certains contexte (quand on interagit avec pour en tirer des meilleures performances) ça va être compliqué de ne pas le faire accidentellement quand on en parle avec des humains.
pertinent adj. Approprié : qui se rapporte exactement à ce dont il est question.
[^] # Re: Intéressant
Posté par François Chaix (Mastodon) . Évalué à 2 (+0/-0).
C'est possible, mais quand bien même on le faisait, est-ce que ce serait problématique ? Si oui, quels problèmes, concrètement ?
[^] # Re: Intéressant
Posté par Krunch (courriel, site web personnel) . Évalué à 4 (+2/-0).
Concrètement, tu te retrouves à avoir des « débats » qui déresponsabilisent les gens qui contrôlent ces chatbots tels que « faut-il interdire la maltraitance des algorithme d'algèbre linéaire en s'assurant qu'ils ont accès à toute l'eau potable et électricité dont ils ont besoin ? » ou « le meilleur moyen d'améliorer la sécurité informatique est-il de siphonner tout le capital d'investissement planétaire dans trois entreprises qui
ont crée des superhackers trop puissant pour le reste du mondene sont pas capables de sandboxer leurs applications ? ».Sans compter le renforcement sociétal des préjugés qui sont encodés dans ces modèles de languages, comme on en a déjà parlé précédemment.
pertinent adj. Approprié : qui se rapporte exactement à ce dont il est question.
Envoyer un commentaire
Suivre le flux des commentaires
Note : les commentaires appartiennent à celles et ceux qui les ont postés. Nous n’en sommes pas responsables.