Évaluation de grands modèles de langage : la quête du vrai raisonnement

Les grands modèles de langage peuvent-ils vraiment raisonner ? Une plongée approfondie dans l'inférence complexe

Le monde de l’IA regorge d’enthousiasme pour les grands modèles de langage (LLM) comme GPT-4 et Claude. Mais ces modèles peuvent-ils vraiment raisonner ? Ou s’agit-il simplement d’impressionnants perroquets imitant le langage humain ?

Cet article de blog plonge dans le monde complexe du raisonnement LLM, en explorant les repères, les méthodes et la quête continue d'une IA capable de penser de manière critique.

Raisonnement d’analyse comparative :

Mesurer la capacité de raisonnement dans les LLM est une tâche difficile. Nous avons besoin de références qui vont au-delà de la simple génération de texte et qui se penchent sur des tâches nécessitant une réflexion logique, la résolution de problèmes et la compréhension de relations complexes.

Le benchmark GSM8K , axé sur le raisonnement mathématique en chaîne de pensée, offre des informations précieuses. GPT-4 domine actuellement cette référence, surpassant largement d'autres modèles comme 65B LLaMA et text/code-davinci-002. Claude s'impose comme la seule famille modèle capable de rivaliser avec les GPT en performances.

Le pouvoir de l’échelle :

La taille d’un modèle semble jouer un rôle crucial dans ses capacités de raisonnement. Les modèles plus petits comme FlanT5 11B et LLaMA 7B sont à la traîne, ce qui suggère que l'inférence complexe pourrait être une caractéristique inhérente aux modèles plus grands.

Stimuler le raisonnement grâce à la formation :

Plusieurs techniques sont utilisées pour améliorer les capacités de raisonnement dans les LLM :

• Pré-formation : exposer les modèles à des ensembles de données massifs leur permet d'acquérir des connaissances et des modèles généraux.
• Affinement supervisé : former des modèles sur des tâches de raisonnement spécifiques avec des exemples étiquetés les aide à améliorer leurs performances.
• Apprentissage par renforcement à partir de la rétroaction humaine (RLHF) : des modèles enrichissants pour générer des résultats de raisonnement de type humain peuvent affiner leur processus de prise de décision.

La connexion code-raisonnement :

Il est intéressant de noter que la formation des LLM au code semble avoir un impact positif sur leurs capacités de raisonnement. Cela renforce l’hypothèse selon laquelle code et raisonnement sont étroitement liés.

Ingénierie rapide et comportement du modèle :

Les techniques avancées d’ingénierie rapide peuvent influencer considérablement les performances de raisonnement LLM. L'élaboration minutieuse d'invites qui guident le processus de réflexion du modèle peut conduire à des résultats plus précis et plus perspicaces. L'analyse du comportement d'un modèle lors de tâches de raisonnement complexes fournit des informations précieuses sur ses mécanismes de prise de décision.

Évaluation du raisonnement : le hub de la chaîne de pensée :

Le hub de chaîne de pensée est un projet collaboratif dédié à la normalisation de l'évaluation des performances de raisonnement LLM à travers divers tests et tâches. Cette initiative vise à fournir un cadre complet pour évaluer et comparer les capacités de raisonnement de différents modèles.

Conclusion:

Les LLM progressent rapidement, démontrant des capacités impressionnantes dans divers domaines. Bien qu'ils ne soient pas encore capables de raisonner à l'échelle humaine, les efforts de recherche et de développement en cours repoussent les limites de ce qui est possible. La quête d’une IA capable de véritablement penser de manière critique reste une frontière fascinante et stimulante.