Il y a 2 ans, la revue scientifique Nature prédisait l’effondrement des IAs, “empoisonnées” par leur propre données.
D’après cette ingénieure IA, ce n’est pas prêt d’arriver. ❌
Vous en avez sans doute entendu parler.
Encore aujourd’hui, la théorie dite du “model collapse” est très populaire.
Elle est même largement relayée par des influenceurs extrêmement crédibles.
Pourtant, cette théorie…
C’est n’importe quoi.
L’idée est simple.
Un LLM produit des textes “moyens”.
En tout cas, par rapport aux textes utilisés pour l’entrainer.
Bientôt, 90% des textes disponibles seront générés par des LLMs.
Ils seront donc très moyens.
Et aussi, beaucoup moins diversifiés.
En ré-entrainant un modèle sur ces nouveaux jeux de données, le LLM va devenir encore plus “moyen”.
C’est d’ailleurs même pire.
Dans l’article paru dans Nature, les chercheurs simulent plusieurs “cycles”.
Entrainement.
Génération de textes.
Ré-entrainement.
Re-génération de textes.
Et ainsi de suite.
À la fin, le LLM est tellement en PLS, qu’il est quasiment incapable de produire du texte cohérent.
La démonstration est implacable :
Les LLMs, nourris par leurs propres données, finissent par perdre les pédales.
Sauf que…
Chez les ingés IA, on ne lève même pas un sourcil. 😏
On regarde l’article.
Et on se marre. 😅
Loubna fait justement partie de ces ingénieurs.
Elle sait TRÈS BIEN comment sont entrainés les meilleurs LLMs…
Puisque justement, elle crée des “petits” modèles open-source, capable de titiller ceux des géants 💪
Alors comment fait-on pour empêcher les modèles de s’effondrer ?
Réponse avec Loubna Ben Allal dans ce nouvel épisode !
Bonne écoute 🎧
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