Les Hallucinations : Un Problème d'Évaluation Selon OpenAI

Les modèles de langage, comme ceux développés par OpenAI, sont devenus omniprésents dans de nombreuses applications. Cependant, un récent article de Lemagit.fr souligne un problème critique : les hallucinations. Selon les chercheurs d'OpenAI, ces hallucinations – des réponses ou des affirmations factuellement incorrectes mais présentées avec une assurance trompeuse – sont mathématiquement inévitables. L'article explique que leur amplification repose sur des modèles de récompense et des tests qui pénalisent l'incertitude.

Ces tests, conçus pour encourager la prévisibilité et la certitude, en réalité, rendent les modèles plus susceptibles de générer des informations fausses. Il s'agit d'un paradoxe majeur : pour améliorer la performance, on risque de fragiliser la fiabilité des modèles. Les chercheurs mettent en garde contre l'augmentation de l'incertitude dans les modèles de langage et soulignent la nécessité d'une nouvelle approche d'évaluation qui prenne en compte ces risques. Comme le souligne l'article original, il est crucial de ne pas considérer la performance à court terme comme la seule mesure de la fiabilité à long terme. La transparence et la capacité à identifier les erreurs restent des éléments essentiels. Pour en savoir plus, consultez l'article original ici: Lemagit.fr