L'hypothèse de la représentation platonicienne : vers une inversion universelle des plongements et la communication avec les baleines

2025-07-18
L'hypothèse de la représentation platonicienne : vers une inversion universelle des plongements et la communication avec les baleines

Des chercheurs ont découvert que les grands modèles de langage convergent vers un espace de représentation sous-jacent partagé à mesure qu'ils grandissent, un phénomène appelé « hypothèse de la représentation platonicienne ». Cela suggère que différents modèles apprennent les mêmes caractéristiques, quelle que soit l'architecture. L'article utilise le jeu « Mussolini ou pain » comme analogie pour expliquer cette représentation partagée et le soutient davantage par la théorie de la compression et la capacité de généralisation du modèle. De manière critique, sur la base de cette hypothèse, les chercheurs ont développé vec2vec, une méthode de conversion non supervisée entre les espaces d'intégration de différents modèles, atteignant une inversion d'intégration de texte de haute précision. Les applications futures pourraient inclure le décodage de textes anciens (comme le linéaire A) ou la traduction du langage des baleines, ouvrant de nouvelles possibilités pour la compréhension interlinguistique et l'avancement de l'IA.

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Mise à l'échelle de l'apprentissage par renforcement : Prédiction du jeton suivant sur le Web

2025-07-13
Mise à l'échelle de l'apprentissage par renforcement : Prédiction du jeton suivant sur le Web

L'auteur soutient que l'apprentissage par renforcement (RL) est la prochaine frontière pour l'entraînement des modèles d'IA. Les approches actuelles consistant à mettre à l'échelle de nombreux environnements simultanément sont désordonnées. Au lieu de cela, l'auteur propose d'entraîner des modèles à raisonner en utilisant le RL pour la prédiction du jeton suivant sur des ensembles de données à l'échelle du Web. Cela exploite la grande quantité de données Web facilement disponibles, dépassant les limites des ensembles de données d'entraînement RL actuels axés sur les problèmes de mathématiques et de code. En unifiant le RL avec la prédiction du jeton suivant, l'approche promet de créer des modèles de raisonnement beaucoup plus puissants.

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IA

Le goulot d'étranglement de l'IA : les données, et non les algorithmes ?

2025-06-30
Le goulot d'étranglement de l'IA : les données, et non les algorithmes ?

L'IA a connu des progrès incroyables, mais le rythme semble ralentir. Cet article soutient que les principales avancées de l'IA (DNN, Transformers, RLHF, modèles de raisonnement) ne sont pas dues à de nouveaux algorithmes, mais au déverrouillage de nouvelles sources de données (ImageNet, texte Web, retour d'information humain, vérificateurs). L'auteur suggère que les prochaines avancées proviendront probablement non pas de l'innovation algorithmique, mais de l'utilisation efficace de nouvelles sources de données, telles que la vidéo et les capteurs robotiques, car les ensembles de données existants pourraient approcher leurs limites de connaissances.

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