LLM : L'illusion de la précision – Un équilibre entre exactitude et praticité
Cet article explore les limites des grands modèles de langage (LLM) en matière de récupération de données. Prenant l'exemple de Deep Research d'OpenAI, l'auteur souligne ses imprécisions lorsqu'il s'agit de problèmes nécessitant des données précises, mettant même en évidence des divergences dans les propres documents marketing d'OpenAI. L'auteur soutient que si les LLM excellent dans le traitement des requêtes ambiguës, ils sont moins performants en matière de récupération de données précises, ce qui est inhérent à leur nature probabiliste plutôt que déterministe. Bien que les LLM améliorent l'efficacité, leur taux d'erreur imprévisible complique la création d'applications qui en dépendent. L'auteur conclut que le domaine des LLM est extrêmement concurrentiel, manque de barrières à l'entrée, et que son avenir reste incertain.
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