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{"model": "llama3", "prompt": "Combining texts: TRANSCRIPT = [  Les pertes de taïtis, les plus belles du monde, sont évaluées selon différents critères comme la taille, la forme, la couleur, le luestre, les tas de la surface. On est rangés en 14 cattagori, de A pour les meilleurs, AD pour les moins bonnes. Ce tri a toujours été fameignuellement, mais aujourd'hui, face à la concurrence internationale et aux nombre croissants de pertes à trier, les experts ont besoin d'une assistance automatisée. Malheureusement, on ne sait pas programmer ça. Il faut utiliser la printissage machine. C'est-à-dire que le lieu de programmer la machine directement, on lui fourni des exemples de ce qu'on veut qu'elle face et elle trouve elle-même le programme qui va lui permettre de le faire. Maintenant, il faut la doter des moyens de trouver ce programme. Après, bien-vous, le plus délicat, c'est de la rendre capable d'appréonder la perte sous tous ces aspects visuelles. Prenons par exemple, le luestre d'une perte. C'est pas seulement cet aspect brillant qui est dû à l'intensité de la lumière réfléchie. C'est aussi l'écla généré par les contrastes d'intensité, ou encore la cuité avec laquelle la perte reflette son environnement. Il faut aussi considérer des sens, la profondeur de la réflexion, les faite de Allo, tout ça, rien que pour le luestre, rien que pour un seul critère d'évaluation. Et pourtant, le plus délicat, ce n'est pas la perne. Le plus délicat, le plus complexe à appréhender, c'est l'exper. Contrairement à la machine, l'experce à s'adapter naturellement au contexte de tris. Elle est catégorie peuvent alors varié avec ce contexte. Imaginé par exemple, qu'on vous demande de courir un sans-mettre, la main-n'en. Et qu'on vous classe en quatre catégories par ordre d'arriver. Combien, pense-être dans la première catégorie. Imaginé maintenant que c'est une bolle de se trouve dans la salle. Vous pensez toujours être dans la première catégorie? Ça ne s'est pareil pour les perles. Sauf que la machine ne fera aucune différence de contexte. Elle a pris à trier dans un contexte. Elle reste figé dans ce contexte. L'idéal, ça serait lui apprend aussi à reconnaître les contexte. Mais ça ne s'est si très lui fournir une telle quantité d'exemple de tris que c'est impossible en pratique pour les perles de taitiers. La proche que j'ai adopté consiste à tenter réduire au maximum l'impact du contexte initial sur le tri futur. Ça a permis de développer des algorithmes, d'apprentissage machine beaucoup plus souple à meilleure intensie. Le tris n'est perle de taitiers. ] BLABLA TEST", "stream": false}