Article en référence: https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1hftf75/my_take_on_the_post_pretraining_world_ilyas_talk/

Article Reddit: My take on the Post Pretraining world - Ilya’s talk https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1hftf75/my_take_on_the_post_pretraining_world_ilyas_talk/

Récapitulatif factuel

Ilya Sutskever, scientifique renommé d’OpenAI, affirme que nous entrons dans l’ère “post-préentraînement” de l’intelligence artificielle. Cette déclaration soulève des questions fondamentales sur l’avenir du développement des IA. Actuellement, les modèles d’IA sont entraînés sur d’énormes quantités de données textuelles disponibles sur Internet. Cependant, nous approchons d’une “limite des données” - un point où nous aurons épuisé toutes les données de qualité disponibles.

Pour surmonter cette limite, plusieurs pistes sont explorées :

• La génération de données synthétiques par les IA elles-mêmes
• L’optimisation du traitement des données existantes
• L’utilisation de nouvelles architectures comme les “Memory Layers” qui permettent de traiter l’information plus efficacement
• L’exploitation d’autres types de données comme les images et les vidéos

Ces approches visent à améliorer l’efficacité plutôt que simplement augmenter la quantité de données traitées.

Point de vue neutre

Cette transition vers un monde “post-préentraînement” était prévisible. Tout comme l’évolution biologique a dû trouver des moyens plus efficaces que la simple augmentation de la taille du cerveau, l’IA doit maintenant évoluer vers des approches plus sophistiquées. Les solutions proposées semblent prometteuses mais restent à prouver leur efficacité à grande échelle.

L’analogie avec l’évolution du cerveau humain est particulièrement pertinente : ce n’est pas tant la taille qui compte, mais l’efficacité du traitement de l’information. La vraie question n’est peut-être pas “comment obtenir plus de données?” mais plutôt “comment mieux utiliser les données dont nous disposons?”

Point de vue optimiste

Nous sommes à l’aube d’une révolution passionnante dans le développement de l’IA! La “limite des données” n’est pas un mur, c’est une opportunité de réinventer complètement notre approche. Les nouvelles architectures comme les Memory Layers pourraient permettre des bonds spectaculaires en efficacité, tandis que la génération de données synthétiques pourrait créer un cercle vertueux d’auto-amélioration.

Imaginez des IA qui apprennent de manière plus organique, comme les humains, en combinant différentes sources d’information et en générant leurs propres expériences d’apprentissage. C’est un futur où les IA deviennent véritablement autonomes dans leur apprentissage!

Point de vue pessimiste

La “limite des données” pourrait signaler un ralentissement majeur dans le développement de l’IA. Les solutions proposées comportent des risques significatifs : les données synthétiques pourraient créer des boucles de rétroaction négatives, renforçant les biais existants. L’efficacité accrue du traitement pourrait se faire au détriment de la fiabilité.

De plus, la complexité croissante des architectures proposées pourrait rendre les systèmes d’IA encore plus opaques et imprévisibles. Sommes-nous en train de créer des systèmes que nous ne pourrons plus comprendre ni contrôler? La course à l’efficacité ne devrait pas nous faire oublier les questions fondamentales de sécurité et de transparence.