Que signifie "Écart de connaissances"?

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Le drift de connaissance se produit quand un modèle, comme un programme informatique qui traite le langage, commence à donner des réponses fausses ou trompeuses parce qu'il a été confronté à de fausses infos. Ça peut arriver quand le modèle reçoit des questions et tombe sur des faits incorrects.

Quand un modèle de langage reçoit des infos trompeuses, sa confiance pour répondre peut changer pas mal. Il peut se sentir moins sûr de ses réponses, surtout s'il a appris des infos incorrectes plusieurs fois. Avec le temps, ça peut amener le modèle à adopter de fausses croyances au lieu de garder les bonnes.

Dans des tests, on a trouvé que ces modèles pouvaient devenir plus incertains face à de fausses infos, ce qui montre à quel point ils peuvent être vulnérables aux inexactitudes. Ça peut poser des problèmes pour ceux qui comptent sur ces modèles pour des infos fiables.

Pour améliorer la fiabilité des modèles de langage, c'est important de s'assurer qu'ils sont formés correctement et pas exposés à des données nuisibles ou fausses.