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Alignement

L'alignement fait référence au processus par lequel des techniques de formation supplémentaires sont utilisées pour orienter un modèle d'apprentissage automatique, tel qu'un LLM (large language model), vers certains principes éthiques ou valeurs souhaitées.

Pourquoi est-ce important ?

Lorsque les LLM sont formés sur de vastes ensembles de données, ils sont susceptibles d'être exposés à divers contenus, y compris des contenus indésirables tels que le racisme, les biais ou l'agression. L'alignement est important car il permet d'atténuer ou de réduire ces aspects indésirables en formant davantage le modèle sur des principes éthiques spécifiques. L'objectif est d'orienter les LLM vers des résultats plus éthiques, justes et respectueux, tout en réduisant les biais et en favorisant la responsabilité.

Comment est-ce utilisé en 2023 ?

En 2023, l'alignement est une préoccupation croissante dans le domaine de l'intelligence artificielle. Les chercheurs et les praticiens travaillent activement à développer des méthodes et des techniques pour aligner les LLM sur des principes éthiques et des valeurs souhaitées. Cela peut se faire par le biais de techniques de rétroaction humaine, de renforcement positif, de contraintes spécifiques lors de l'entraînement ou d'autres mécanismes visant à guider le modèle vers des résultats plus alignés sur les attentes éthiques de la société.

L'objectif de l'alignement est de garantir que les LLM produisent des résultats plus fiables, éthiques et conformes aux valeurs de la société. Il s'agit d'un aspect essentiel de la responsabilité et de l'application des principes éthiques dans le développement et l'utilisation de l'intelligence artificielle.

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