Des scientifiques intègrent un « monologue intérieur » à une IA, le résultat est fascinant

Une récente collaboration entre l’université Stanford et l’organisation Notbad AI a conduit à une percée significative dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA). En dotant une IA d’un processus de réflexion interne, semblable à un monologue, les chercheurs ont dévoilé des résultats prometteurs qui pourraient bien rapprocher les capacités de raisonnement des machines de celles de l’humain.

Au cœur de cette innovation se trouve le modèle Quiet Self-Taught Reasoner (Quiet-STaR). L’objectif était d’élaborer un modèle non seulement capable d’apprendre à raisonner, comme ce fut le cas avec le prédécesseur Self-Taught Reasoner en 2022, mais également de procéder à cette réflexion « en silence » avant de répondre aux interrogations, imitant ainsi le monologue interne qui précède idéalement la prise de parole.

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Pour réaliser ce modèle d’IA avancé, les chercheurs se sont appuyés sur Mistral 7B, un modèle de langage open-source de grande envergure qui, d’après la communauté Hugging Face AI, a été formé sur sept milliards de paramètres et aurait la capacité de surpasser la dernière version du modèle Llama de Meta. Quiet-STaR a été conçu pour expliciter sa méthode de raisonnement, permettant aux utilisateurs de sélectionner les réponses les plus adéquates. 

Selon l’étude, cette méthode a permis d’atteindre une précision de 47,2 %, un résultat modeste mais supérieur aux 36,3 % obtenus sans l’entraînement au raisonnement additionnel. Bien que les performances en mathématiques restent faibles avec seulement 10,9 % de réponses correctes, contre 5,9 % pour la version pré-entraînée de Quiet-STaR, cela indique une amélioration significative dans ce domaine.

Ces résultats, bien que non révolutionnaires, suscitent l’intérêt, surtout à une époque où des chatbots comme ChatGPT d’OpenAI et Gemini de Google peinent en matière de raisonnement logique. Les auteurs de l’étude suggèrent que Quiet-STaR pourrait représenter une avancée vers la réduction de l’écart entre les capacités linguistiques des modèles d’IA et le raisonnement analogique humain. Par ailleurs, voici comment se terminera une guerre entre l’intelligence artificielle et l’humanité.

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