Interprétabilité de l'IA : Décrypter la boîte noire des LLM
Les grands modèles de langage (LLM) tels que GPT et Llama sont remarquablement fluents et intelligents, mais leur fonctionnement interne reste une boîte noire, défiant toute compréhension facile. Cet article explore l'importance cruciale de l'interprétabilité de l'IA, soulignant les avancées récentes de chercheurs d'Anthropic et de Harvard. En analysant les « caractéristiques » du modèle, les chercheurs ont découvert que les LLM forment des stéréotypes basés sur le sexe, l'âge, le statut socio-économique de l'utilisateur, etc., impactant ainsi leur sortie. Cela soulève des inquiétudes éthiques et réglementaires concernant l'IA, mais indique également des moyens d'améliorer les LLM, tels que l'ajustement des poids du modèle pour modifier leurs « croyances » ou la mise en place de mécanismes pour protéger la confidentialité et l'autonomie de l'utilisateur.