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J'ai pas mal de questions sur la "valeur ajoutée" des LLM par rapport à un bon vieux script en Python avec des regex et un tri par fréquence de mots.
Le problème c'est que les gens s'enferment dans des boucles de pensée. Ils demandent un LLM pour "analyser" une doc, mais la doc c'est juste du texte. Si tu veux un résumé, tu peux faire un extractif avec des algo classiques. Si tu veux trier par entité, il y a des NLP tools qui font ca mieux.
Donc la question c'est : ou est ce que le LLM est indispensable ?
* Pour la nuance / le ton (la subtilité d'une critique vs une compliment) ?
* Pour la "hallucination" de sens (comprendre que "the weather is fine" implies "cancel the outdoor plan") ?
* Ou est ce qu'on utilise ça pour éviter de penser aux prompts ?
C'est un outil de productivite ou unoutil d'auto-rassurance ? Je veux dire, est-ce que je gagne du temps ou je perds du temps en validant les resultats ?
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