Le goût de ChatGPT pour les tirets et sa maîtrise de la programmation ne reflètent pas des différences entre les étudiants en lettres et en sciences humaines, mais plutôt des différences dans l'apprentissage des lettres et des sciences humaines. En réalité, cela traduit des différences dans les méthodes d'entraînement à la génération de deux types de contenu distincts. Le texte généré ne comporte pas de réponse standard ; il s’appuie donc sur des réponses et des commentaires standardisés par des humains. Les préférences dépendent fortement des résultats de l’annotation, tout comme, en sciences humaines, nous nous basons sur les manuels et les explications du professeur. La programmation et la résolution de problèmes mathématiques se caractérisent par l'existence de réponses standardisées. De même que pour les sciences comme les mathématiques et la physique, une réponse correcte est une réponse correcte et une réponse incorrecte est une réponse incorrecte, indépendamment des préférences humaines. La réussite est récompensée, l'échec non ; le modèle peut ainsi être entraîné de manière itérative et devenir progressivement plus performant.
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