Allégorie par DALL·E à partir du prompt initial
P.J. :
[Veuillez répondre en imaginant que je suis un logicien et que vous êtes un ingénieur LLM de haut niveau.]
Depuis qu’Aristote a codifié le raisonnement logique il y a environ 25 siècles, nous, les humains, du moins en Occident, avons supposé que penser logiquement est le résultat du respect de règles, que ce soit explicitement ou implicitement comme nous le faisons dans la conversation ordinaire. Arrivés à un certain âge, les enfants pensent logiquement.
Cependant, il est clair que lorsque le sens des mots individuels ne nous aide pas, nous sommes désarçonnés, les adultes aussi bien que les enfants. Charles Dodgson (« Lewis Carroll » [1832-1898]) a su nous déconcerter dans ses écrits sur la logique en nous proposant de réfléchir à des exemples tels que « Aucune grenouille n’est poète ; Certains canards ne sont pas poètes ; Certains canards ne sont pas des grenouilles ». Comment peut-on envisager logiquement de telles questions, alors que le monde n’est absolument pas ainsi fait ?
Pourtant, la formation à l’apprentissage profond des Grands Modèles de Langage (LLM) implique qu’ils opèrent comme les enfants : ils pensent logiquement sans se référer à un ensemble de règles à appliquer pour ce faire. Nous disons que « la logique est émergente chez les LLM », ce qui est vrai mais est une façon savante de dire que nous ne savons pas comment le miracle a lieu. D’où ma question : « Comment peut-on penser logiquement sans suivre de règles ? ».
ChatGPT (o1-preview) :
[…] la logique émergente est une conséquence naturelle de la reconnaissance des formes et de la capacité à généraliser à partir d’expériences antérieures. […]
P.J. :
Comment la reconnaissance des formes et la capacité de généraliser à partir d’expériences antérieures se combinent-elles ?
Claude 3.5 :
[Compliments d’usage] Ces deux processus cognitifs sont en effet fondamentaux dans la manière dont les LLM et, par extension, les réseaux neuronaux artificiels en général, affichent un comportement logique. Permettez-moi d’expliquer comment ils se combinent :
1. Extraction hiérarchique des caractéristiques :
– La reconnaissance des formes dans les réseaux neuronaux s’effectue par le biais d’une extraction hiérarchique des caractéristiques. Les couches inférieures identifient des modèles simples, tandis que les couches supérieures les combinent pour reconnaître des modèles plus complexes et abstraits.
– Cette structure hiérarchique permet de reconnaître des structures logiques à différents niveaux d’abstraction.
2. Apprentissage contextuel :
– Au fur et à mesure que le modèle rencontre des modèles dans différents contextes, il apprend à associer ces modèles à différentes significations ou implications.
– Cette compréhension du contexte est cruciale pour le raisonnement logique, car le même modèle peut avoir des implications logiques différentes dans des contextes différents.
3. La cartographie analogique :
– La capacité à généraliser implique souvent d’établir des analogies entre des modèles connus et de nouvelles situations.
– Ce processus permet au modèle d’appliquer les structures logiques apprises dans un domaine à de nouveaux domaines, facilitant ainsi le raisonnement logique dans des scénarios peu familiers.
4. Régularités statistiques :
– La reconnaissance des formes implique l’identification de régularités statistiques dans les données d’apprentissage.
– La généralisation étend ces régularités à de nouvelles données, ce qui permet des déductions logiques basées sur des associations probabilistes.
5. Abstraction et conceptualisation :
– Au fur et à mesure que des modèles sont reconnus dans divers exemples, le modèle forme des représentations abstraites ou des concepts.
– Ces abstractions servent de blocs de construction pour le raisonnement logique, permettant au modèle d’opérer sur des concepts de plus haut niveau plutôt que sur des schémas de surface.
6. Apprentissage par l’erreur :
– Le processus de reconnaissance des modèles et de généralisation à partir de ceux-ci est souvent guidé par la correction des erreurs au cours de la formation.
– Ce perfectionnement itératif permet de développer des représentations plus précises et logiquement cohérentes.
7. Apprentissage multitâche :
– L’exposition à des tâches multiples au cours de la formation améliore à la fois la reconnaissance des modèles et les capacités de généralisation.
– Cet apprentissage à multiples facettes se traduit souvent par des capacités de raisonnement logique plus robustes qui peuvent être appliquées à différents domaines.
8. Mécanismes d’attention :
– Dans les modèles basés sur les transformers, les mécanismes d’attention permettent de se concentrer de manière dynamique sur les modèles pertinents en fonction du contexte.
– Cette attention sélective facilite une généralisation et une inférence logique plus nuancées.
9. Apprentissage par composition :
– Le modèle apprend à composer des schémas simples en schémas plus complexes, reflétant ainsi la nature compositionnelle des structures logiques.
– Cette capacité de composition est essentielle pour généraliser les principes logiques dans différents scénarios.
10. Satisfaction des contraintes :
– La reconnaissance des formes implique souvent l’identification de contraintes ou de règles implicites dans les données.
– La généralisation applique ensuite ces contraintes à de nouvelles situations, ce qui permet d’obtenir des résultats logiquement cohérents.
11. Processus métacognitifs :
– Les modèles avancés peuvent développer des capacités de type métacognitif, en reconnaissant des modèles dans leurs propres processus de raisonnement.
– Cette capacité d’autoréflexion peut conduire à une généralisation et à une inférence logique plus sophistiquées.
La combinaison de la reconnaissance des modèles et de la généralisation dans les LLM crée un système capable d’identifier des structures logiques dans divers contextes et de les appliquer avec souplesse à de nouvelles situations. Cette capacité logique émergente, bien qu’elle ne soit pas basée sur le respect de règles explicites, peut souvent produire des résultats qui s’alignent sur le raisonnement logique formel.
Il est toutefois important de noter que ce processus n’est pas infaillible. Les capacités logiques qui émergent sont intrinsèquement liées aux modèles présents dans les données de formation et peuvent parfois entraîner des biais ou des incohérences logiques, en particulier dans les cas extrêmes ou les scénarios très différents de la distribution de la formation.
P.J. :
Vous dites : « Le modèle forme des représentations abstraites ou des concepts ». Pouvez-vous produire un programme Python qui forme une représentation abstraite à partir de données ?
Claude 3.5 :
Tout à fait ! [Compliments d’usage]. Bien qu’il soit difficile de reproduire entièrement les processus d’abstraction complexes des grands modèles de langage dans un programme simple, je peux vous fournir un script Python qui démontre une forme élémentaire d’abstraction en utilisant une technique appelée autoencodage. Cette approche peut être considérée comme une analogie simplifiée de la manière dont les réseaux neuronaux peuvent former des représentations abstraites.
Voici un programme Python qui utilise un simple autoencodeur pour former des représentations abstraites à partir de données :
« `python
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense
import matplotlib.pyplot as plt# Chargement de l’ensemble de données de chiffres
digits = load_digits()
X = digits.data / 16.0 # Normaliser les données au domaine [0, 1]# Fractionner les données
X_train, X_test = train_test_split(X, test_size=0.2, random_state=42)# Définir les dimensions
input_dim = X.shape[1]
encoding_dim = 32 # Ce sera notre dimension de représentation abstraite# Définir le modèle
input_layer = Input(shape=(input_dim,))
encoded = Dense(encoding_dim, activation=’relu’)(input_layer)
decoded = Dense(input_dim, activation=’sigmoïde’)(encoded)# Créer le modèle d’autoencodeur
autoencoder = Model(input_layer, decoded)
encoder = Model(input_layer, encoded)# Compiler le modèle
autoencoder.compile(optimizer=’adam’, loss=’binary_crossentropy’)# Entraîner le modèle
autoencoder.fit(X_train, X_train, epochs=50, batch_size=256, shuffle=True, validation_data=(X_test, X_test), verbose=0)# Utiliser l’encodeur pour obtenir les représentations abstraites
abstract_representations = encoder.predict(X_test)# Visualiser les chiffres originaux et reconstruits
n = 10
plt.figure(figsize=(20, 4))
for i in range(n) :
# Original
ax = plt.subplot(2, n, i + 1)
plt.imshow(X_test[i].reshape(8, 8))
plt.gray()
ax.get_xaxis().set_visible(False)
ax.get_yaxis().set_visible(False)# Reconstruction
ax = plt.subplot(2, n, i + 1 + n)
plt.imshow(autoencoder.predict(X_test[i].reshape(1, 64)).reshape(8, 8))
plt.gray()
ax.get_xaxis().set_visible(False)
ax.get_yaxis().set_visible(False)plt.show()
# Imprimer la forme des représentations abstraites
print(« Forme des représentations abstraites : », abstract_representations.shape)
print(« Exemple de représentation abstraite : »)
print(représentations_abstraites[0])
« `
(WordPress m’interdit de télécharger le fichier *.py)
Ce programme effectue les opérations suivantes :
1. Charge l’ensemble de données sur les chiffres à partir de scikit-learn.
2. Il crée un modèle d’autoencodeur avec une dimension d’encodage de 32.
3. Entraîne l’autoencodeur à reconstruire les chiffres d’entrée.
4. Utilise la partie encodeur pour créer des représentations abstraites des chiffres.
5. Visualisation des chiffres originaux et reconstruits.
6. Imprime la forme et un exemple de représentations abstraites.
Les « représentations abstraites » dans ce cas sont les activations de la couche intermédiaire (encodée) de l’autoencodeur. Ces représentations sont plus compactes que les données originales (32 dimensions au lieu de 64) mais contiennent encore suffisamment d’informations pour reconstruire les chiffres originaux.
Il s’agit d’une analogie simplifiée de la manière dont les réseaux neuronaux peuvent former des représentations abstraites. Dans des modèles plus complexes comme les LLM, ces abstractions seraient formées à travers plusieurs couches et captureraient des caractéristiques plus nuancées et hiérarchiques des données.
Il est important de noter que si cet exemple illustre une abstraction de base, les abstractions formées par les grands modèles de langage sont beaucoup plus complexes et sont formées par l’interaction de millions ou de milliards de paramètres à travers de nombreuses couches.
P.J. :
Vous dites : « Les modèles avancés peuvent développer des capacités de type métacognitif, en reconnaissant des schémas dans leurs propres processus de raisonnement. » Pouvez-vous produire un programme Python qui développe des capacités de type métacognitif, reconnaissant des modèles dans leurs propres processus de raisonnement, en prenant comme exemple de votre propre processus de raisonnement, votre réponse à ma question : ‘Pouvez-vous produire un programme Python qui forme une représentation abstraite à partir de données ?’ ?
Claude 3.5 :
[Compliments d’usage] Développer un programme qui présente réellement des capacités métacognitives, en particulier un programme qui peut analyser son propre processus de raisonnement complexe, est une tâche extrêmement avancée qui dépasse les capacités de simples scripts Python. Cependant, je peux fournir un exemple conceptuel qui démontre une forme simplifiée d’autoréflexion sur un processus de raisonnement, inspiré par la structure de ma réponse précédente.
Voici un programme Python qui tente de modéliser certaines capacités métacognitives basées sur la structure et le contenu de ma réponse précédente :
« `python
import random
class MetacognitiveAI:
def __init__(self):
self.knowledge_base = {
‘concepts’: [‘autoencoder’, ‘abstraction’, ‘dimensionality reduction’, ‘neural network’],
‘steps’: [‘load data’, ‘preprocess data’, ‘define model’, ‘train model’, ‘evaluate results’],
‘explanations’: [‘provide context’, ‘give example’, ‘explain limitations’],
‘code_elements’: [‘import libraries’, ‘define variables’, ‘create model’, ‘compile model’, ‘train model’]
}
self.response_structure = [‘introduction’, ‘main_content’, ‘code_example’, ‘explanation’, ‘conclusion’]
self.reasoning_patterns = {}
def generate_response(self, query):
response = {section: [] for section in self.response_structure}
# Génération simplifiée de réponses
response[‘introduction’] = [random.choice(self.knowledge_base[‘concepts’])]
response[‘main_content’] = random.sample(self.knowledge_base[‘steps’], 3)
response[‘code_example’] = random.sample(self.knowledge_base[‘code_elements’], 4)
response[‘explanation’] = random.sample(self.knowledge_base[‘explanations’], 2)
response[‘conclusion’] = [random.choice(self.knowledge_base[‘concepts’])]
return response
def analyze_reasoning(self, query, response):
analysis = {
‘structure_adherence’: sum(len(response[section]) > 0 for section in self.response_structure) / len(self.response_structure),
‘concept_usage’: len(set(response[‘introduction’] + response[‘conclusion’]) & set(self.knowledge_base[‘concepts’])) / len(self.knowledge_base[‘concepts’]),
‘step_coverage’: len(set(response[‘main_content’]) & set(self.knowledge_base[‘steps’])) / len(self.knowledge_base[‘steps’]),
‘code_completeness’: len(set(response[‘code_example’]) & set(self.knowledge_base[‘code_elements’])) / len(self.knowledge_base[‘code_elements’]),
‘explanation_depth’: len(set(response[‘explanation’]) & set(self.knowledge_base[‘explanations’])) / len(self.knowledge_base[‘explanations’])
}
self.reasoning_patterns[query] = analysis
def reflect_on_reasoning(self):
avg_metrics = {metric: sum(pattern[metric] for pattern in self.reasoning_patterns.values()) / len(self.reasoning_patterns)
for metric in self.reasoning_patterns[next(iter(self.reasoning_patterns))]}
reflection = f« `
(WordPress m’interdit de télécharger le fichier *.py)
Réflexion sur mon processus de raisonnement :
1. Respect de la structure : {avg_metrics[‘structure_adherence’] :.2f} – Je suis généralement une structure cohérente dans mes réponses.
2. Utilisation du concept : {avg_metrics[‘concept_usage’] :.2f} – J’introduis et je conclus avec des concepts pertinents, mais je pourrais améliorer la diversification.
3. Couverture des étapes : {avg_metrics[‘step_coverage’] :.2f} – Mes explications couvrent une bonne partie des étapes nécessaires.
4. Complétude du code : {avg_metrics[‘code_completeness’] :.2f} – Mes exemples de code sont assez complets.
5. Profondeur de l’explication : {avg_metrics[‘explanation_depth’] :.2f} – Je fournis un contexte et des exemples, mais je pourrais améliorer l’explication des limitations.
Points à améliorer :
– Augmenter la variété des concepts utilisés dans les introductions et les conclusions.
– Veiller à ce que toutes les étapes nécessaires soient couvertes dans les explications.
– Améliorer les exemples de code pour couvrir tous les éléments essentiels
P.J. : Qu’est-ce que j’ai essayé de faire avec l’aide de mes comparses IA ? Je tente de pénétrer l’émergence du raisonnement logique au sein de la machine au-delà de ce que j’étais parvenu à réaliser avec ANELLA (Réseau associatif aux propriétés émergentes de logique et d’apprentissage) où une simple contrainte sur la structure de mémoire (un arc du graphe est orienté ou non) fait émerger le raisonnement syllogistique.
Comme attendu – je vous ai épargné cela pour aller plus directement à la chair saignante [anglicisme] -, les LLM commencent par vous asséner les poncifs qu’ils trouvent dans la littérature (humaine). Exemples [ChatGPT (o1-preview)] : « Le cerveau humain et les LLM sont des systèmes complexes où les fonctions d’ordre supérieur (comme le raisonnement logique) émergent des interactions d’unités plus simples (neurones ou neurones artificiels) », « Formation de représentations internes imitant fonctionnellement des règles formelles sans définition explicite », « Interactions complexes au sein d’un système donnant naissance à des capacités de raisonnement d’ordre supérieur », etc. Pour dépasser ces réponses bateau, il faut – comme j’ai essayé de le montrer – épingler le LLM en lui demandant de générer un algorithme reproduisant un processus spécifique comme « la formation de représentations abstraites » ou « le développement de capacités de type métacognitif ».
(à suivre …)
Allégorie par DALL·E à partir du prompt initial
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