Hallucination

La "hallucination" est un concept dans le domaine des grands modèles de traitement du langage naturel (NLP) ou des grands modèles de langage (LLM) lorsqu'un modèle produit des réponses inexistantes ou incorrectes, mais le fait de manière à donner l'impression d'être confiant dans sa réponse. En d'autres termes, une hallucination se produit lorsque l'intelligence artificielle générative analyse le contenu qui lui est fourni, mais en arrive à une conclusion erronée et produit un nouveau contenu qui ne correspond pas à la réalité. Par exemple, un modèle d'IA entraîné sur des milliers de photos d'animaux, lorsqu'on lui demande de générer une nouvelle image d'"animal", il pourrait combiner la tête d'une girafe avec la trompe d'un éléphant. Bien que ces résultats puissent être intéressants, les hallucinations sont des résultats indésirables qui indiquent un problème dans les sorties du modèle génératif.

Pourquoi est-ce important ?

Les hallucinations sont importantes à comprendre car elles soulignent les limites et les challenges des modèles de langage génératifs. Bien que ces modèles soient capables de fournir une quantité impressionnante d'informations et de répondre à de nombreuses requêtes, ils ne sont pas des bases de données ou des moteurs de recherche. Ils n'ont pas de connaissance intrinsèque de ce qui est vrai ou faux. Leur capacité repose sur des statistiques et des probabilités, ce qui les conduit à générer des déclarations qui peuvent sembler convaincantes mais qui sont factuellement incorrectes ou totalement fictives. Comprendre les hallucinations permet de mieux appréhender les limites de ces modèles et d'utiliser leurs sorties avec précaution.

Comment est-ce utilisé en 2023 ?

En 2023, la compréhension des hallucinations dans les modèles de langage génératifs est devenue une préoccupation majeure. Les chercheurs et les développeurs travaillent sur l'amélioration de ces modèles afin de réduire le nombre d'hallucinations et d'augmenter leur fiabilité. Des techniques sont mises en place pour détecter et filtrer les réponses hallucinatoires, afin de fournir des résultats plus précis et fiables. Les utilisateurs sont encouragés à vérifier et à valider les informations générées par ces modèles, en particulier lorsqu'il s'agit de faits sensibles ou critiques. L'objectif est de trouver un équilibre entre la génération créative de contenu et la précision des informations fournies par ces modèles de langage génératifs, afin de maximiser leur utilité tout en minimisant les hallucinations.