Connaissez-vous les grands modèles de langage (LLM pour « large language models » en anglais) ? Même si cette expression vous semble obscure, il y a fort à parier que vous avez déjà entendu parler du plus célèbre d’entre eux : ChatGPT, de la société californienne OpenAI.
Le déploiement de tels modèles d’intelligence artificielle (IA) pourrait avoir des conséquences difficiles à appréhender. En effet, il est compliqué de prévoir précisément comment vont se comporter les LLM, dont la complexité est comparable à celle du cerveau humain. Un certain nombre de leurs capacités ont ainsi été découvertes au fil de leur utilisation plutôt que prévus au moment de leur conception.
Pour comprendre ces « comportements émergents », de nouvelles investigations doivent être menées. Dans cette optique, au sein de mon équipe de recherche, nous avons utilisé des outils de psychologie cognitive traditionnellement utilisés pour étudier la rationalité chez l’être humain afin d’analyser le raisonnement de différents LLM, parmi lesquels ChatGPT.
Nos travaux ont permis de mettre en évidence l’existence d’erreurs de raisonnements chez ces intelligences artificielles. Explications.
Que sont les « large language models » ?
Les modèles de langage sont des modèles d’intelligence artificielle qui sont capables de comprendre et de générer du langage humain. Schématiquement parlant, les modèles de langage sont capables de prédire, en fonction du contexte, les mots qui ont la plus grande probabilité de figurer dans une phrase.
Les LLM sont des algorithmes à réseaux de neurones artificiels. Inspirés par le fonctionnement des réseaux de neurones biologiques qui composent le cerveau humain, les nœuds d’un réseau de plusieurs neurones artificiels reçoivent généralement plusieurs valeurs d’information en entrée et génèrent ensuite, après traitement, une valeur de sortie.
Les LLM se distinguent des…
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Auteur: Stefano Palminteri, Chercheur, Inserm
