Où vont les LLM ?

Concepts sur les grands modèles de langage (LLM)

Vidhi Chugh

AI strategist and ethicist

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Entraînement : données, éthique et impact environnemental

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Avenir des LLM

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Explicabilité des modèles

 

  • Comment arrivent-ils à leurs sorties ?

 

  • Planification d'un trajet routier
    • Pourquoi cet itinéraire précis ?
    • Pourquoi ces arrêts précis ?

 

  • Renforce la confiance et la transparence
  • Repérer et corriger les biais ou erreurs

 

Confiance et explicabilité

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Efficacité

  • Efficacité informatique

    • Sorties de qualité avec moins de calcul

  • Plus rapide et efficace

    • Compression de modèle
    • Optimisation

  • Avantages : meilleur stockage, moins d'énergie

  • Accessibilité et durabilité

    • Favorise une IA verte
    • Réduit les coûts d'exploitation

Efficacité

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Traitement non supervisé des biais

  • Données biaisées → discrimination

  • Traitement non supervisé des biais

    • Détection et atténuation automatiques des biais
    • Sans données humaines étiquetées explicitement
    • Repère et réduit en analysant les motifs

  • Défi

    • Subtils, difficiles à détecter
    • Peut introduire de nouveaux biais

Supervision

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Créativité accrue

  • Créativité en textes et arts visuels
  • Contenu artistique : motifs appris, pas de compréhension émotionnelle
  • Compréhension de l'art ou des émotions non humaine
  • Comportements émotifs semblables à l'humain
  • Avenir : inférence des émotions

Quatre images générées par l'IA

1 https://arxiv.org/pdf/2302.09582.pdf
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Passons à la pratique !

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