Que signifie "Incertitude sémantique"?
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L'incertitude sémantique, c'est les doutes ou le manque de confiance qu'un modèle de langage (ML) a quand il génère du texte. Quand un ML n'est pas sûr des mots ou phrases à utiliser ensuite, les chances de produire des infos incorrectes ou trompeuses, souvent appelées hallucinations, augmentent. Cette incertitude peut affecter la fiabilité du texte généré et compliquer son utilisation dans différentes applications.
Causes de l'incertitude sémantique
Incertitude prédictive : Ça vient du mal que le modèle a à déterminer le sens précis des mots suivants. Si le ML n'est pas sûr de ce qu'il doit dire, il peut créer des phrases incorrectes.
Conflits de contexte : Quand les infos qu'a apprises le modèle pendant l'entraînement contredisent le nouveau contexte qu'il reçoit, ça crée de la confusion. Le modèle peut avoir du mal à s'adapter à ces nouvelles infos parce que ça va à l'encontre de ce qu'il sait déjà.
Importance de gérer l'incertitude sémantique
Réduire l'incertitude sémantique est super important pour rendre les ML plus fiables. Quand les ML peuvent fournir des infos précises et fiables, ils peuvent être mieux utilisés dans des domaines comme l'éducation, le service client, et la création de contenu. De nouvelles méthodes ont été développées pour mesurer et améliorer la façon dont les modèles génèrent du texte, dans le but de réduire les hallucinations et d'assurer une communication plus claire.