Les modèles de langage de grande taille (LLM), tels que GPT-4, ont révolutionné la manière dont nous interagissons avec la technologie. Ils sont capables de générer du texte cohérent, de traduire des langues et même de créer du code informatique. Cependant, malgré leurs avancées impressionnantes, ces modèles présentent un phénomène connu sous le nom d’hallucinations ou de confabulation. Ces hallucinations se manifestent lorsque le modèle génère des informations incorrectes ou inventées, tout en les présentant de manière convaincante. Cet article explore les causes de ces hallucinations, leurs implications et les stratégies pour les atténuer.
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Le terme « hallucination » a été introduit dans le domaine de l’intelligence artificielle pour décrire les situations où les modèles génèrent des réponses fausses ou trompeuses présentées comme des faits avérés. Cette analogie avec le phénomène psychologique de l’hallucination chez les humains est utilisée pour illustrer comment les modèles peuvent produire des informations injustifiées ou sans rapport avec la réalité.
Contrairement aux hallucinations humaines, qui sont généralement associées à des perceptions sensorielles erronées, les hallucinations des IA concernent des réponses ou des croyances sans fondement. Le terme a gagné en popularité vers 2022, parallèlement au déploiement de modèles de langage basés sur l’apprentissage profond, tels que ChatGPT.
Dans le contexte des modèles de langage, une hallucination se produit lorsque le modèle produit une sortie qui n’est pas fondée sur les données d’entrée ou qui est factuellement incorrecte. Par exemple, un LLM pourrait affirmer que « Napoléon Bonaparte a découvert l’électricité en 1804 », ce qui est historiquement inexact. Ces erreurs peuvent être problématiques, surtout lorsque les utilisateurs s’appuient sur ces modèles pour obtenir des informations précises.
Les LLM ne comprennent pas le langage de la même manière que les humains. Ils fonctionnent en prédisant le mot suivant dans une séquence, en se basant sur des probabilités apprises à partir de vastes ensembles de données textuelles. Cette approche statistique signifie qu’ils peuvent générer du texte qui semble plausible sans comprendre sa véracité.
Les modèles sont entraînés sur des données collectées sur Internet, qui peuvent contenir des informations incorrectes, obsolètes ou biaisées. Si le modèle n’a pas été exposé à certaines informations ou si les données sont erronées, il peut générer des réponses inexactes.
Les LLM sont souvent optimisés pour produire du texte fluide et cohérent, ce qui peut les inciter à « inventer » des faits pour maintenir la cohérence narrative. Cette priorité donnée à la fluidité peut se faire au détriment de l’exactitude factuelle.
Bien que les LLM puissent traiter de grandes quantités d’informations, ils ont des limites en matière de mémoire à court et long terme. Ils peuvent oublier des détails importants ou ne pas être en mesure de relier efficacement des informations pertinentes, conduisant à des erreurs.
Bien que la réduction des hallucinations soit un défi complexe qui nécessite des améliorations techniques, il existe des stratégies que le grand public peut utiliser pour atténuer les effets des hallucinations lors de l’utilisation des LLM.
Le RAG (Génération Augmentée par Récupération) est une méthode qui combine les capacités des modèles de langage avec des bases de connaissances externes. Lorsqu’un utilisateur pose une question, le système recherche d’abord des informations pertinentes dans des sources fiables, puis utilise ces informations pour générer une réponse plus précise.
Les utilisateurs peuvent adopter une approche proactive en vérifiant les informations fournies par les LLM :
Certains modèles ou applications sont spécialement conçus pour des domaines particuliers et sont entraînés sur des données vérifiées :
Les hallucinations des LLM représentent un défi important dans le développement de l’intelligence artificielle basée sur le langage. Bien que ces modèles aient le potentiel de transformer de nombreux aspects de la société, il est crucial de reconnaître et de traiter leurs limitations. En combinant des approches technologiques avec une supervision humaine et une utilisation responsable, nous pouvons espérer minimiser les effets des hallucinations et maximiser les avantages offerts par les LLM.