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  • L'incitation des GenAI avec du texte anglais est actuellement la méthode dominante d'interaction. Les messages-guides dans d'autres langues ou selon d'autres modalités nécessitent souvent des techniques spéciales pour obtenir des performances comparables. Dans ce contexte, nous abordons les domaines des messages-guides multilingues et multimodaux.

    • Multilingue Página

      Les IA génératives de pointe ont souvent été entraînées principalement sur des ensembles de données en anglais, ce qui a conduit à une disparité notable dans la qualité des sorties en langues autres que l'anglais, notamment pour les langues à faibles ressources (Bang et al., 2023 ; Jiao et al., 2023 ; Hendy et al., 2023 ; Shi et al., 2022). En conséquence, diverses techniques de suggestion multilingue sont apparues dans le but d'améliorer les performances des modèles dans des contextes non anglophones.

    • Multimodal Página

      À mesure que les modèles d'IA générative évoluent au-delà des domaines basés sur le texte, de nouvelles techniques de suggestion émergent. Ces techniques de suggestion multimodale ne sont souvent pas simplement des applications des techniques de suggestion textuelle, mais des idées entièrement nouvelles rendues possibles par différentes modalités. Nous étendons maintenant notre taxonomie textuelle pour inclure à la fois des analogues multimodaux des techniques de suggestion textuelle et des techniques multimodales complètement nouvelles.

    • Extensions de la suggestion Página

      Les techniques que nous avons discutées jusqu'à présent peuvent être extrêmement complexes, impliquant de nombreuses étapes et itérations. Cependant, nous pouvons aller plus loin dans le domaine de la suggestion en ajoutant un accès à des outils externes (agents) et des algorithmes d'évaluation complexes pour juger de la validité des sorties des LLMs.