Les systèmes d’intelligence artificielle génératrices, tels que les modèles de grande langue, sont capables de produire des textes, de la musique et des œuvres artistiques de qualité, laissant penser qu’ils pourraient prendre le relais des emplois humains dans de nombreux domaines.
Cependant, malgré leurs performances impressionnantes, ces modèles ont tendance à produire des informations factuellement incorrectes et à manquer de capacités de raisonnement.
En effet, les modèles de grande langue sont formés sur d’énormes quantités de données et ne comprennent pas le monde de la même manière que les êtres humains, ce qui soulève des questions sur leur réelle capacité à saisir le sens des choses.Une étude récente a montré que les grands modèles de langue ont du mal à comprendre la signification de paires de mots simples, contrairement aux humains.
Leur tendance à surestimer le sens des combinaisons de mots peut poser des problèmes dans des contextes où une interprétation précise est cruciale.
Pour que ces modèles puissent être utiles dans le futur, il est essentiel de les développer davantage afin qu’ils puissent mieux appréhender le monde et signaler clairement lorsqu’ils ne parviennent pas à comprendre, plutôt que de donner des interprétations créatives qui pourraient être incorrectes.Boostez votre boutique WooCommerce avec l'IA !
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