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Article Reddit: LLM progress has hit a wall https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1hky5kb/llm_progress_has_hit_a_wall/
Un graphique viral sur Reddit montre les progrès des modèles de langage (LLM) sur le test ARC-AGI, un benchmark conçu pour évaluer l’intelligence artificielle générale. Le graphique illustre une progression fulgurante, particulièrement avec les modèles récents comme GPT-4 et Claude 3, atteignant des scores de plus en plus élevés.
L’ARC-AGI est un test particulièrement intéressant car il évalue la capacité de raisonnement abstrait des IA, plutôt que leur simple capacité à manipuler du texte. Il est conçu pour être impossible à “tricher” - chaque question est unique et requiert une véritable compréhension pour être résolue.
Les derniers modèles, notamment Claude 3, ont atteint des scores impressionnants autour de 88%. Cette progression rapide soulève des questions sur les limites potentielles de ces systèmes, tant au niveau technique qu’économique, car l’entraînement de ces modèles nécessite des ressources computationnelles considérables.
La réalité se situe probablement entre l’euphorie des optimistes et les craintes des pessimistes. Les progrès sont indéniables, mais ils suivent une courbe naturelle d’innovation : des avancées rapides initiales suivies d’une période de consolidation et d’optimisation.
Les modèles actuels excellent dans certains domaines tout en restant limités dans d’autres. Ils sont des outils puissants mais spécialisés, pas des intelligences générales. Leur développement continuera vraisemblablement, mais à un rythme plus modéré et pragmatique.
L’aspect économique jouera un rôle crucial. Les entreprises devront trouver un équilibre entre les coûts de développement et les bénéfices réels apportés par ces technologies. Cette réalité économique pourrait naturellement réguler le rythme des avancées.
Nous sommes au seuil d’une révolution technologique sans précédent ! Les progrès exponentiels observés ne sont que le début. Chaque nouvelle génération de modèles repousse les limites de ce que nous pensions possible.
Les défis techniques actuels seront surmontés grâce à l’innovation continue. Les coûts diminueront grâce aux avancées en matériel informatique et en efficacité algorithmique. Nous verrons bientôt des applications révolutionnaires dans tous les domaines : médecine, éducation, recherche scientifique.
Cette technologie démocratisera l’accès au savoir et augmentera les capacités humaines de façon spectaculaire. Nous sommes à l’aube d’une ère de prospérité et de progrès sans précédent.
Les limites fondamentales de cette technologie commencent à se manifester. Les coûts astronomiques d’entraînement et les besoins en ressources computationnelles rendent le modèle actuel insoutenable à long terme.
Les progrès rapides masquent des problèmes plus profonds : dépendance excessive aux données d’entraînement, consommation énergétique problématique, et risques de biais systémiques. La course effrénée à la performance pourrait nous mener à négliger des questions éthiques cruciales.
De plus, la concentration du pouvoir technologique entre les mains de quelques entreprises pose des questions préoccupantes sur l’avenir de notre société. Nous risquons de créer une dépendance technologique dont nous ne pourrons plus nous extraire.
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