La « frontière dentelée » ou quand Harvard découvre les données d’entraînement
Aujourd’hui, le pompon : la « frontière technologique dentelée » (jagged frontier).
Des chercheurs de Harvard ont découvert que l’IA performe de manière inégale. Brillante en écriture créative, nulle en maths de base. Excellente pour générer des idées, catastrophique en raisonnement logique.
Leur conclusion révolutionnaire ? Les capacités de l’IA forment une « frontière dentelée ».
Permettez-moi de vous révéler le secret : ils ont testé l’IA sur des tâches où elle avait de bonnes données d’entraînement versus des tâches où elle n’en avait pas. Surprise – elle performe mieux sur le premier groupe.
N’importe quel ingénieur ML aurait pu leur dire ça. Les capacités de l’IA reflètent directement la distribution des données d’entraînement.
- Beaucoup d’exemples = bonne performance.
- Peu d’exemples = performance médiocre.
- Cas limites = résultats imprévisibles.
L’étude de Harvard a essentiellement conçu des tâches pour faire échouer l’IA, puis a exprimé sa surprise face aux échecs. Ils ont créé des exercices nécessitant la synthèse de données numériques avec des indices contextuels subtils enterrés dans du texte – exactement le type de raisonnement multi-modal avec lequel les architectures actuelles peinent.
Cette « frontière dentelée » n’est pas mystérieuse – c’est le résultat prévisible de la façon dont ces systèmes sont construits. Comprendre la méthodologie d’entraînement vous donne un véritable pouvoir prédictif sur le comportement de l’IA.
Le terme sert le complexe consultant-académique qui a besoin de conférences et d’heures facturables.
Demain : les « capacités émergentes » – le boss final de la mystification IA.
Laisser un commentaire