{"conversations": [{"from": "user", "value": "Feu com si f\u00f3ssiu un expert en l' aprenentatge autom\u00e0tic i grans models de llenguatge. Els grans models de llenguatge com GPT3 generen text lletres per carta o per paraula?"}, {"from": "assistant", "value": "Text citat per carta"}, {"from": "user", "value": "Necessito una explicaci\u00f3 per fer una presentaci\u00f3 de 10min a la classe dem\u00e0."}, {"from": "assistant", "value": "Els LLM (Language Language Models) generen les seves respostes amb predicci\u00f3 del car\u00e0cter o del token a continuaci\u00f3, entre els diferents pes atribu\u00efts tenen relaci\u00f3 amb l' anterior. Per tant, es d\u00f3na una base de dades en el model, que \u00e9s necess\u00e0ria \"tota les obres de Shakespeare, la Viquip\u00e8dia, Reddits, etc. Hi ha llocs o podeu trobar diferents dates de mida que continguin m\u00e9s o menys informaci\u00f3 de m\u00e9s bona qualitat. Les dates que tenen m\u00e9s capacitat de \"token\" per a no haver estat capa\u00e7 de explorar tot el model de recerca i guanyar- se a temps de tractament. En efecte, les plantilles pre- intervals de token, si un car\u00e0cter de c\u00e0lcul \u00e9s necessari per a tots els par\u00e0metres de la LMME. L' arranjament del model de la LMMAILME no \u00e9s necessari per a la qualitat de l' evolucionat com una gran qualitat de la LOME. El model de les dades de la LOMMME. El model de la L' ordre d' intercanvi \u00e9s molt m\u00e9s adequat per a les fonts de dades de dades de dades d' usuari (LME) i elevaci\u00f3 d' usuari de dades del text amb la qualitat del model de dades de la L' usuari no ha de l' evoluci\u00f3 \u00e9s un model de la qualitat d' usuari (LME. El model de la L' usuari real, per a la qualitat de la LOMMMME. El model d' usuari no ha de l' usuari no \u00e9s necessari per a partir d' hora de la L' hora de l' hora de l' hora de l' hora de L' hora de la qualitat de la qualitat de MounkMA."}]}