Le dernier bijou de l’IA : GPT-4 se classe en tête pour sa fiabilité, selon une étude de Vectara!

GPT-4 est le modèle de langage IA qui hallucine le moins, d’après une évaluation de Vectara qui suggère que ce modèle est le plus fiable parmi tous ceux existants. La question des hallucinations dans les modèles linguistiques à grande échelle est très courante et peut poser problème dans de nombreux contextes. Les modèles linguistiques à grande échelle sont capables de générer un texte sur n’importe quel sujet, mais ils sont sources de fausses informations ou d’informations inventées, communément appelées hallucinations. Par conséquent, il est essentiel d’évaluer la fiabilité de ces modèles pour minimiser les risques d’obtenir des informations erronées.

L’évaluation des performances des modèles de langage pour prévenir les hallucinations a été réalisée par Vectara, qui a créé un modèle d’évaluation des hallucinations et un classement public pour déterminer les modèles de langage les plus fiables. Ce modèle a été basé sur des données issues de recherches sur la cohérence factuelle des modèles de synthèse automatique. Grâce à cette méthodologie stricte, GPT-4 a été identifié comme le modèle de langage qui hallucine le moins, offrant ainsi une plus grande fiabilité pour les tâches nécessitant un haut niveau de précision.

Afin d’évaluer la performance de différents modèles de langage, Vectara a envoyé 1 000 documents courts à chaque modèle via leurs API publiques et leur a demandé de résumer chaque document. Parmi ces 1 000 documents, seuls 831 documents ont été résumés par tous les modèles. À partir de ces données, Vectara a calculé le taux d’hallucinations pour chaque modèle. Il est apparu que GPT-4 était le modèle le plus fiable, présentant le taux d’hallucinations le plus bas, ce qui en fait un choix privilégié pour les tâches nécessitant une précision élevée.

Les résultats de cette évaluation permettent de mettre en lumière la capacité de certains modèles de langage, notamment GPT-4, à produire des textes conformes aux sources d’information d’origine de manière fiable. Cette conclusion est essentielle pour les utilisateurs qui souhaitent exploiter ces modèles pour des tâches de synthèse automatique ou de génération de contenu. Il est également essentiel qu’elle encourage les développeurs de modèles de langage à améliorer la qualité de leurs modèles et à réduire les hallucinations. Cela pourrait ouvrir de nouvelles opportunités innovantes et créatives pour ces technologies.

Il convient de noter que malgré les avancées dans la fiabilité des modèles de langage IA, il est possible que des technologies échappant à la fiabilité totale soulèvent des préoccupations concernant la sécurité, l’éthique ou la crédibilité des applications basées sur le LLM, comme les chatbots, la rédaction d’articles, la génération de code ou les conseils médicaux. Toutefois, l’évaluation de Vectara constitue un premier pas prometteur vers des solutions plus fiables, sûres et précises en matière de modèles de langage IA.

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