Évaluer la rationalité des modèles de langage

Le sujet de savoir si les modèles de langage, un type d'intelligence artificielle (IA), sont rationnels est important pour comprendre leur comportement. La rationalité signifie souvent faire des choses d'une manière qui a du sens ou qui est logique. Pour les humains, on pense à la rationalité comme un moyen d'expliquer pourquoi on fait certains choix ou pourquoi on a certaines croyances. Mais c'est moins clair comment ça s'applique aux systèmes IA, surtout aux modèles de langage.

Cet article examine spécifiquement les modèles de langage et une partie de la rationalité appelée normes de cohérence et Révision des croyances. Les normes de cohérence concernent la manière dont les croyances doivent se relier logiquement les unes aux autres. En termes plus simples, elles se concentrent sur la possibilité que différentes croyances coexistent sans contradictions. Par exemple, si quelqu'un croit que Paris est en France mais croit aussi que Paris n'est pas en France, ces croyances sont contradictoires et donc incohérentes.

#Qu'est-ce que les Normes de Cohérence ?

Les normes de cohérence sont des standards qui aident à déterminer si un ensemble de croyances a du sens ensemble. Elles peuvent être divisées en deux types : les normes de cohérence logique, qui se concentrent sur le fait de savoir si les croyances se contredisent, et les normes de cohérence liées à la force des croyances, souvent appelées crédence.

La rationalité inclut des règles de base qui obligent les gens à avoir des croyances cohérentes. Si les croyances se contredisent, c'est souvent vu comme un échec de la rationalité. Par exemple, si quelqu'un croit qu'il va pleuvoir avec une forte probabilité tout en croyant aussi qu'il ne pleuvra pas du tout, ça n'a pas de sens.

Les modèles de langage fonctionnent différemment de la façon dont les humains pensent. Ce sont des systèmes complexes entraînés sur de grandes quantités de données textuelles. Quand on examine leurs États internes, on doit se demander s'ils ont des croyances similaires aux nôtres et si ces croyances suivent les normes de cohérence.

#Les Modèles de Langage Ont-Ils des Croyances ?

Pour déterminer si les modèles de langage possèdent des croyances, il est utile de commencer par examiner comment ils traitent l'information. Les modèles de langage peuvent produire des réponses correctes à de nombreuses questions sur le monde, ce qui pourrait suggérer qu'ils "savent" des choses. Mais avoir des informations ne signifie pas nécessairement qu'ils tiennent des croyances.

Les vraies croyances sont souvent liées à avoir des connaissances précises sur le monde. Pourtant, les modèles de langage ont des structures internes qui portent simplement des informations et ne tiennent pas nécessairement des croyances comme le font les humains. Par exemple, un dictionnaire contient des informations que les gens peuvent utiliser pour apprendre, mais le dictionnaire lui-même ne "sait" rien.

Le défi est de savoir si les modèles de langage peuvent réellement avoir des croyances qui répondent aux critères de vérité. Il y a deux grandes préoccupations ici. La première est de savoir si les états internes des modèles de langage peuvent réellement représenter des croyances. La seconde est de savoir si même s'ils peuvent représenter des croyances, ces croyances répondent aux exigences d'être de véritables croyances, surtout l'exigence de vérité.

#États Internes et Nature Représentationnelle

Les états internes des modèles de langage sont destinés à prédire et générer du texte basé sur des données apprises. Ils se concentrent strictement sur la probabilité du prochain mot ou jeton en fonction de l'entraînement qu'ils ont reçu. Comme leur rôle principal est de modéliser du texte, leurs états internes ne sont peut-être pas alignés avec les croyances au sens humain.

Par exemple, si un modèle de langage est entraîné sur un mélange de textes factuels et fictifs, il apprend des motifs dans ces données mais ne peut pas tenir de croyance qui correspond à la vérité. Cela soulève la question : les états internes visent-ils la vérité de la même manière que les croyances humaines ? Puisque les croyances doivent être vraies, le manque de connexion directe à la vérité dans les internes des modèles de langage suggère qu'ils n'ont probablement pas de véritables croyances.

Cependant, certains modèles de langage sont ajustés pour améliorer leur précision, comme ceux entraînés avec des retours d'humains. Cet ajustement peut créer une situation où l'objectif du modèle est de produire des informations véridiques, ce qui peut permettre aux états internes de fonctionner de manière similaire aux croyances.

#Modèles Ancrés et Leurs Capacités

Une autre notion intéressante est celle des modèles ancrés, où un modèle peut interagir avec le monde à travers des entrées sensorielles, comme des images ou des sons. Ces modèles peuvent potentiellement développer des croyances en interprétant des données sensorielles de la même manière que les humains perçoivent le monde. Un modèle de langage ancré peut relier ses états internes à la réalité, ce qui le rend plus susceptible de former des croyances ressemblant à celles des humains.

Cela contraste avec les modèles de langage standard qui reposent uniquement sur du texte. Ces modèles manquent du type d'ancrage qui vient des interactions avec le monde réel, ce qui aide les humains à former des croyances basées sur leurs expériences. Par conséquent, bien que certains modèles de langage puissent développer des croyances, d'autres sans cet ancrage ne le peuvent probablement pas.

#Normes de Rationalité et Modèles de Langage

Une fois qu'on a établi si les modèles de langage peuvent avoir des croyances, la prochaine étape est de se demander si ces croyances suivent les normes de cohérence. Pour être considérés comme rationnels, les modèles de langage doivent avoir des croyances qui sont cohérentes entre elles. Par exemple, si un modèle de langage a été finement ajusté pour la vérité, il ne devrait pas avoir de croyances contradictoires.

Cependant, beaucoup de modèles de langage sont entraînés sur des données désordonnées et incohérentes. Cela soulève la question de savoir s'ils devraient même être tenus d'avoir des croyances cohérentes puisque leurs données d'entraînement ne répondent pas à cette norme. Si les normes de cohérence s'appliquent aux humains parce qu'ils perçoivent un monde logique, il devient flou si ces normes devraient aussi s'appliquer aux machines apprenant à partir de données imparfaites.

#Crédences et Leur Rôle

Le concept de crédence est lié à la force des croyances. Pour qu'une croyance soit crédible, elle doit être soutenue, peut-être par des preuves ou des probabilités. Cependant, traduire les probabilités utilisées par les modèles de langage en quelque chose de semblable à des crédences est compliqué. Comment déterminons-nous à quel point un modèle croit en une proposition donnée ?

Une proposition est de considérer à quel point le modèle attribue une probabilité élevée au prochain jeton comme réponse affirmative à une question. Si nous pouvons mesurer cela, nous pouvons développer une manière d'approcher la crédence pour les modèles de langage. C'est encore un domaine de recherche en cours, et bien créer un lien direct entre les probabilités des jetons et les croyances pourrait clarifier les choses, l'état actuel des modèles de langage complique ce processus.

#Le Défi de Mesurer la Rationalité

Déterminer si les modèles de langage sont rationnels, irrationnels ou même arationnels est compliqué. Bien qu'on puisse constater qu'un modèle affiche une incohérence dans ses croyances, il peut être difficile de dire si cela signifie qu'il est irrationnel ou simplement qu'il fait ce pour quoi il a été programmé en fonction de ses données d'entraînement.

Tester la rationalité des modèles de langage nécessite un environnement plus contrôlé que ce que nous avons actuellement. Ajuster un modèle dans le but d'améliorer sa véracité aide à clarifier si le modèle respecte les normes de cohérence. Cependant, l'entraînement initial sur des données incohérentes a un impact sur ses croyances actuelles, brouillant notre capacité à évaluer sa rationalité avec précision.

#Directions Futures et Conclusion

En résumé, la question de savoir si les modèles de langage sont rationnels dépend de plusieurs facteurs. D'abord, nous devons comprendre s'ils possèdent des croyances qui répondent aux exigences de vérité et de cohérence. Ensuite, nous devons considérer dans quelle mesure les normes de cohérence s'appliquent à ces modèles étant donné leur entraînement.

Bien que les modèles de langage standard ne représentent généralement pas des caractéristiques rationnelles en raison de leur entraînement sur des données incohérentes, ceux ajustés pour des tâches spécifiques peuvent se rapprocher davantage des normes de cohérence. En fin de compte, ces résultats suggèrent que les préoccupations de rationalité s'appliquent aux modèles de langage, bien que d'une manière différente de celle des humains. Les travaux futurs pourraient améliorer notre compréhension des modèles de langage et de la manière dont nous mesurons leur rationalité, aidant à façonner notre manière d'interagir avec et de développer des systèmes IA.