Une étude récente sur la possibilité d’éliminer les hallucinations des grands modèles de langage (LLM) en intelligence artificielle (IA) révèle que cela pourrait être une tâche impossible. Selon cette recherche menée par trois chercheurs de la School of Computer Science de l’Université nationale de Singapour, les hallucinations seraient inévitables et constitueraient une limitation inhérente des LLM.
En effet, en formalisant le problème, les chercheurs ont démontré qu’il est impossible d’éliminer complètement les hallucinations dans les LLM. Ils ont défini un monde formel où l’hallucination est définie comme des incohérences entre un LLM calculable et une fonction de vérité fondamentale calculable. En utilisant les résultats de la théorie de l’apprentissage, ils ont conclu que les LLM ne pourraient jamais apprendre toutes les fonctions calculables, ce qui signifie qu’ils hallucineront toujours.
Cette étude met en lumière un problème fondamental concernant les LLM et leur capacité à générer des informations exactes et cohérentes. Alors que ces modèles ont révolutionné le domaine de l’IA en permettant de traiter le langage naturel de manière avancée, l’existence d’hallucinations pose des défis en termes de sécurité et d’éthique.
Des travaux antérieurs ont identifié plusieurs sources possibles d’hallucinations dans les LLM, et des méthodes ont été proposées pour atténuer ce phénomène. Cependant, cette nouvelle étude soulève des questions quant à la possibilité réelle d’éliminer complètement les hallucinations des LLM.
En fin de compte, cette recherche met en lumière un défi majeur pour le développement et l’utilisation des grands modèles de langage en IA. Les implications pratiques de ces résultats pourraient avoir un impact significatif sur la manière dont les LLM sont déployés dans divers domaines, et soulignent l’importance d’une analyse approfondie de la sécurité et de l’éthique liées à ces technologies émergentes.