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Le cas curieux de l'IA d'écriture d'opéra
Au cours de cette série, nous avons exploré les nombreuses subtilités de la manière dont le contexte façonne les capacités de compréhension et de raisonnement des grands modèles de langage. Nous avons vu comment un encadrement contextuel, même peu détaillé, aide Claude à produire des réponses remarquablement plus cohérentes et pertinentes. Mais nous avons également diagnostiqué une fragilité persistante qui laisse Claude perplexe lorsque certains contextes du monde réel ou du sens commun restent implicites.
Alors que les LLM continuent à proliférer rapidement dans les applications grand public et professionnelles, le besoin d'améliorer les capacités contextuelles devient encore plus urgent. Un ancrage plus avancé dans le temps partagé, l'espace, la culture, la physique, la psychologie, et plus encore, devient essentiel pour un comportement exemplaire sûr et éthique.
Ainsi, dans ce dernier article, nous envisagerons la frontière des innovations qui promettent de doter les LLM de l'intelligence contextuelle bien équilibrée dont les humains font preuve grâce à l'expérience du monde qu'ils ont acquise tout au long de leur vie. Nous projetterons également comment une maîtrise contextuelle améliorée remodèlera les applications du LLM, des outils créatifs au service à la clientèle. L'avenir est prometteur car les LLM s'adaptent mieux à nos contextes infiniment nuancés !
Lire la suite : Article 5/5 LLM : L'avenir de la compréhension contextuelle dans les LLMs
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Le cas curieux de l'IA d'écriture d'opéra
À ce stade de notre voyage, il est clair que le contexte est roi lorsqu'il s'agit d'obtenir des performances optimales de la part de grands modèles de langage. Guider Claude à l'aide d'indices contextuels, même peu nombreux, permet manifestement d'obtenir des réponses cohérentes et pertinentes. Les contraintes de tracé de type "peinture par chiffres" libèrent de manière contre-intuitive les possibilités génératives au lieu de les limiter.
Pourtant, comme nous l'avons noté à plusieurs reprises, Claude bute toujours sur des scénarios qui exigent une sémantique plus profonde que les associations de mots au niveau de la surface. Prenons l'exemple de notre conversation sur l'interprétation du sarcasme à l'article 2. Claude a répondu franchement à propos de l'incapacité persistante de l'IA à gérer un langage symbolique nuancé. Mais le sous-texte de ma question - "L'IA peut-elle être sarcastique ?" - était une implication sarcastique que Claude n'a manifestement pas perçue !
Claude a donc encore des difficultés à gérer les contextes qui nécessitent un raisonnement intuitif sur les implications non exprimées. Mais beaucoup d'autres catégories de limitations contextuelles affectent même les LLM les plus avancés. Dans cet article, nous diagnostiquerons ces pièges persistants lorsque le contexte impose un mauvais raisonnement. Nous discuterons également des directions de recherche actives qui traitent de la compréhension contextuelle dans les LLM prometteurs.
Lire la suite : Article 4/5 LLM : Limites et défis en contexte
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Le cas curieux de l'écriture d'opéra par l'IA
Dans le premier article de cette série, j'ai commencé par une anecdote sur la façon dont Claude a réussi à générer un script d'opéra cohérent lorsqu'on lui a simplement demandé d'imaginer "à quoi pourrait ressembler un opéra écrit par l'IA". Cette petite demande a incité Claude à utiliser des indices contextuels subtils pour générer une réponse créative appropriée. Quelques mots soigneusement choisis ont réussi à fournir un cadre suffisant pour permettre à Claude de manifester avec succès une épopée musicale de plusieurs pages et de cinq actes !
Dans l'article précédent, nous avons exploré comment l'exposition à des quantités massives de données diverses pendant l'entraînement permet aux grands modèles de langage comme Claude d'intérioriser des régularités sur la façon dont le langage varie selon les contextes. Nous avons également abordé les limites importantes que Claude rencontre encore lorsqu'il traite des phénomènes linguistiques très nuancés comme le sarcasme ou l'ambiguïté, qui dépendent fortement du contexte.
Cela nous amène à une question cruciale : dans quelle mesure le fait de fournir plus de contexte améliore-t-il de manière tangible la précision et la pertinence des réponses de Claude ? Existe-t-il des méthodes simples pour amorcer Claude de manière à améliorer le signal contextuel ? Nous allons étudier cette question à l'aide d'exemples concrets !
Lire la suite : Article 3/5 LLM : Améliorer la précision et la pertinence des LLM grâce au contexte
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Le cas curieux de l'IA écrivant un opéra
"Laissez-moi vous raconter la fois où Claude m'a écrit tout un livret d'opéra..."
C'est ainsi que j'ai choisi d'introduire cette série dans l'article 1, en racontant l'histoire curieuse de ma demande concernant un "opéra écrit par une IA", qui s'est soldée par la livraison par Claude d'un script d'opéra original en cinq actes et plusieurs pages.
Je n'en revenais pas. Comment Claude a-t-il pu construire un arc narratif cohérent, des plaisanteries pleines d'esprit entre les sopranos et les ténors, et des chansons ponctuées d'émotions, tout cela à partir de ma réflexion "Je me demande à quoi ressemblerait un opéra écrit par Claude" ?
Claude a utilisé tout le contexte de ma demande - y compris les implications de mots comme "opéra", "cinq actes", "duos", "chansons" - pour manifester de manière appropriée une réponse sur mesure. Cette histoire illustre comment la compréhension du contexte est au cœur des capacités de communication de l'IA. Claude a analysé le cadre linguistique et situationnel que j'ai transmis par le biais du sous-texte, de la terminologie et de l'invitation à être créatif.
Dans cet article, nous allons explorer exactement comment le contexte façonne la capacité phénoménale des grands modèles de langage à générer de la parole. Comment la méthodologie de formation inculque-t-elle la sensibilité au contexte à des LLM tels que Claude ou ChatGPT ? Pourquoi l'ambiguïté fait-elle obstacle à ces modèles, et quels sont les progrès réalisés ? La compréhension du contexte reste la clé pour libérer le potentiel de l'IA tout en évitant les pièges de l'interprétation erronée.
Lire la suite : Article 2/5 LLMs : Comprendre le contexte dans les grands modèles de langage
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"Laissez-moi vous raconter la fois où Claude m'a écrit tout un scénario d'opéra".
Cette demande étant particulièrement imaginative, je me suis demandé à quoi pourrait ressembler un opéra composé par Claude. Le résultat fut un livret original de 3 000 mots, rempli de personnages vivants, de duos émotionnels et de rebondissements dramatiques qui se sont déroulés en cinq actes en un récit étonnamment cohérent. J'ai été stupéfait et ravi. Claude a fait preuve d'une grande maîtrise du contexte, du sous-texte et de la composition lyrique pour produire un résultat créatif dépassant mes attentes.
Cette expérience incarne l'immense promesse des grands modèles de langage (LLM) comme Claude. Avec leur capacité croissante à générer un langage riche et délimité, quelle est la place du contexte ? Comment ces modèles construisent-ils intuitivement le sens sous-jacent pour transformer des instructions générales en résultats personnalisés ?
Dans cette série en cinq parties, nous explorerons le rôle essentiel que joue le contexte pour permettre aux LLM d'analyser des requêtes humaines nuancées et de concevoir des réponses appropriées. Nous verrons comment la compréhension du contexte est au cœur des capacités de communication de l'IA, avec des implications profondes pour des domaines allant de la création littéraire au service à la clientèle et au-delà.
À la fin de cette série, vous aurez une vue d'ensemble solide et dynamique de l'importance du contexte dans la trajectoire actuelle et future de l'IA linguistique. Commençons par décrypter les capacités contextuelles qui permettent à Claude de manifester des mondes d'opéra entiers à partir d'invites peu nombreuses !
Lire la suite : Article 1/5 LLM : Qu'est-ce qu'un grand modèle linguistique ?