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- Catégorie : Questionner les LLMs
Les articles précédents ont établi des stratégies pour aider les utilisateurs à poser de meilleures questions - en clarifiant la terminologie, les contraintes et les hypothèses afin d'inciter les modèles de langage à donner des réponses véridiques. Cependant, la responsabilité de l'IA responsable va au-delà de la qualité des données d'entrée. Les utilisateurs doivent également vérifier les résultats avant d'agir sur les suggestions.
Les informaticiens mettent en garde contre la confiance aveugle dans un texte généré par un modèle sans le vérifier par rapport à des faits connus. Nous ne pouvons pas supposer que les réponses sont exactes simplement parce qu'elles semblent cohérentes ou qu'elles font autorité. Les modèles hallucinent souvent des déclarations pseudo-profondes qui n'ont aucun fondement dans la réalité.
Ce risque exige que les modèles linguistiques soient utilisés davantage comme des outils de génération d'hypothèses que comme des oracles méritant une foi aveugle. Une utilisation responsable implique l'examen minutieux des résultats en exigeant des preuves et une confirmation externe de la part de sources réputées avant de s'y fier pour prendre des décisions.
Lire la suite : Article 3 : Sourçage responsable - Vérification des résultats du modèle
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Alors que les grands modèles de langage sont de plus en plus capables de générer des réponses remarquablement éloquentes et apparemment bien informées sur une gamme étonnante de sujets, il devient tout aussi important de les interroger efficacement afin d'atténuer les risques de tromperie, d'inexactitude ou de préjudice involontaire liés à une IA non maîtrisée.
Les précédents articles de cette série ont mis en évidence la nécessité d'utiliser des messages-guides précis grâce à des stratégies telles que la clarification de la terminologie, la limitation du champ d'application, l'énoncé explicite des hypothèses et la structuration de messages-guides en plusieurs étapes qui ne dépassent pas prématurément la capacité du système.
Cet article explore des techniques de questionnement supplémentaires pour maximiser la vérité tout en minimisant la désinformation lors de l'interrogation de modèles linguistiques capables mais limités. Plus précisément, nous décrivons des approches pour formuler des questions neutres, spécifier des contextes, rendre les valeurs transparentes, évaluer les niveaux de complexité nécessaires, appliquer des tests logiques, rechercher des preuves justifiables, structurer les flux de dialogue, surveiller les signaux d'alerte et fournir un retour d'information correctif.
Lire la suite : Article 4 : Obtenir de meilleures réponses à partir de grands modèles linguistiques
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Lorsque nous sommes confrontés à des questions complexes comportant de nombreuses inconnues, notre instinct nous pousse souvent à poser des questions générales aux modèles de langage, qui exigent des réponses trop simplistes. Nous courons ainsi le risque de tomber dans le réductionnisme, c'est-à-dire d'expliquer des phénomènes compliqués en éliminant des nuances cruciales.
Les chercheurs en IA expliquent que les humains disposent de "milliers d'années de connaissances de base partagées" qui alimentent inconsciemment les dialogues. Les grands modèles de langage ne disposent pas d'un tel contexte concernant les questions fondamentales sous-jacentes. En tentant de simplifier des questions épineuses pour les rendre plus digestes, on risque de déformer la réalité.
De nombreuses études montrent que les questions ouvertes et générales présentent des dangers tels que
- des explications simplifiées à l'extrême qui manquent de nuances
- une confiance erronée dans un contenu spéculatif
- des réponses frivoles qui impliquent des préjudices ou des violations de l'éthique
- des hypothèses sans lien avec la réalité.
Plutôt que d'exiger que des questions complexes soient comprimées en un seul échange, utilisez des stratégies de questionnement progressives, en plusieurs étapes, qui fournissent un échafaudage et un contexte pour améliorer le dialogue.
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L'interaction avec les grands modèles linguistiques exige de la vigilance dans la manière dont nous les interrogeons. Bien qu'ils soient capables de produire une prose persuasive, leur manque de compréhension du terrain signifie que les questions manquant de rigueur peuvent déclencher des réponses dangereuses. Sans une compréhension réaliste des concepts, des contextes ou des conséquences qui se cachent derrière les mots, ils peinent à interpréter le flou ou l'ambiguïté.
Les utilisateurs consciencieux doivent donc veiller à formuler des questions claires et précises. Bien que nous ayons l'habitude de truffer les conversations humaines d'expressions idiomatiques susceptibles d'être interprétées, les vétérans du codage d'Analog Futura nous avertissent que les modèles de langage prennent les entrées beaucoup plus au pied de la lettre. Ils ne peuvent pas déduire le sens d'une phrase mal formulée qui manque de spécificité.
Ce premier article de notre série examine les raisons pour lesquelles la clarté et le contexte sont essentiels lorsque l'on fait appel à de grands modèles de langage. Nous explorerons les stratégies permettant de formuler des questions précises, moins susceptibles d'être mal interprétées, de voir leur champ d'application s'élargir ou de connaître des modes d'échec. La maîtrise de ces stratégies jettera les bases des techniques ultérieures qui s'appuient sur les principes fondamentaux d'un questionnement responsable.
Lire la suite : Article 1 : La puissance d'un questionnement précis
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Ces dernières années, l'intelligence artificielle (IA) a fait des progrès étonnants, en particulier dans le domaine du traitement du langage naturel (NLP). Les systèmes connus sous le nom de grands modèles de langage, tels que GPT-3, LaMDA de Google et Wu Dao 2.0, peuvent désormais générer des textes remarquablement humains et engager un dialogue persuasif sur pratiquement tous les sujets imaginables. Leurs capacités semblent devenir de plus en plus impressionnantes au fil des mois.
Mais comme le soulignent les chercheurs en IA, "les modèles de langage n'ont pas une compréhension fondamentale du monde". Bien qu'ils puissent manipuler habilement le langage et enchaîner les mots de manière cohérente et significative, ils n'ont pas une véritable compréhension des concepts, des faits et du bon sens que les humains accumulent au fil de leur expérience. Ainsi, leur production peut sembler convaincante en surface, tout en contenant des faussetés ou des préjugés qui nécessitent un examen humain.
Cela pose un problème lorsqu'il s'agit d'interagir avec des modèles de langage de plus en plus puissants qui semblent désireux, parfois à l'excès, de fournir des informations à la demande. Comment tirer parti de l'étendue de leurs connaissances tout en tenant compte des inexactitudes ou des préjudices potentiels liés à la désinformation ? Comment pouvons-nous poser de bonnes questions qui suscitent de la valeur plutôt que des absurdités ou des tromperies ?
Cette série explore les principes et les stratégies permettant d'interroger de manière responsable de grands modèles de langage afin d'enrichir la compréhension tout en minimisant les risques. Pour tirer le meilleur parti de cet outil alimenté par l'IA, il faut faire preuve de prudence et de diligence pour le maintenir sur la bonne voie.
Lire la suite : Intro : Le pouvoir et le danger de sonder les grands modèles linguistiques