自動学習および主要な言語モデルの専門家として、GPT-3などの主要な言語モデルは、文字ではなく単語ごとに生成することを伝えることができます。

これらのモデルは、「言語モデル」と呼ばれる手法を使用して、特定の単語のシーケンスで各単語の確率を予測します。これを行うために、モデルは以前のコンテキスト、つまり問題の単語に先行する単語と、エントリテキストで提供される情報を考慮に入れます。

モデルが単語を生成すると、この単語を使用して内部条件を調整し、次の単語を生成します。このプロセスは、モデルが目的の単語シーケンスを生成するまで続きます。

これらのモデルが単語ごとにテキストを生成したとしても、人間によって書かれたテキストと区別するのが難しいことが多い首尾一貫した自然なテキストを作成できることに注意することが重要です。
En tant qu'expert de l'apprentissage automatique et des grands modèles de langage, je peux vous dire que les grands modèles de langage tels que GPT-3 génèrent du texte mot par mot plutôt que lettre par lettre.

Ces modèles utilisent une technique appelée "modèle de langage" pour prédire la probabilité de chaque mot dans une séquence de mots donnée. Pour ce faire, le modèle prend en compte le contexte précédent, c'est-à-dire les mots qui précèdent le mot en question, ainsi que les informations fournies par le texte d'entrée.

Une fois que le modèle a généré un mot, il utilise ce mot pour ajuster son état interne et générer le mot suivant. Ce processus se poursuit jusqu'à ce que le modèle ait généré la séquence de mots souhaitée.

Il est important de noter que même si ces modèles génèrent du texte mot par mot, ils sont capables de produire des textes cohérents et naturels qui peuvent souvent être difficiles à distinguer du texte écrit par un humain.