Blog de Paul Jorion

ChatGPT 4o  :

DeepSeek a publié plusieurs modèles d’IA, chacun marquant des avancées significatives en matière d’intelligence artificielle :

DeepSeek-V2.5 : lancé le 5 septembre 2024, ce modèle intègre les capacités de DeepSeek-V2-0628 et de DeepSeek-Coder-V2-0724, améliorant à la fois les capacités générales de conversation et la puissance de traitement des codes.

DeepSeek-R1-Lite-Preview : Sorti le 20 novembre 2024, ce modèle d’IA raisonnante excelle dans les tâches complexes, en particulier en mathématiques et en codage, égalant ou surpassant le modèle o1-preview d’OpenAI sur des benchmarks difficiles comme AIME et MATH.

Ces versions reflètent l’engagement de DeepSeek à faire progresser la technologie de l’IA et à contribuer à la communauté open-source.

P.J. :

Comment pouvons-nous garantir un super-alignement pour les LLM ?

DeepSeek :

D’accord, la question porte sur la garantie d’un super alignement pour les Grands Modèles de Langage, ou LLM. Je sais que l’alignement, dans ce contexte, consiste à s’assurer que les actions et les résultats de l’IA sont parfaitement alignés sur les valeurs et les intentions humaines. Mais que signifie exactement « super alignement » ? Il s’agit peut-être d’atteindre un niveau d’alignement qui va bien au-delà des normes actuelles, en veillant à ce que l’IA ne soit pas seulement quelque peu alignée, mais extrêmement alignée.

Tout d’abord, je devrais réfléchir à ce qui cause un mauvais alignement dans les LLM. Il s’agit probablement de choses telles que le manque de données reflétant les valeurs humaines, ou l’apprentissage des modèles à partir de données biaisées, ou encore les fonctions de récompense utilisées dans l’apprentissage par renforcement qui ne capturent pas correctement les préférences humaines.

Ainsi, pour garantir un super alignement, une approche pourrait consister à améliorer les données d’apprentissage. Si les données utilisées pour former ces modèles sont soigneusement sélectionnées pour représenter un large éventail de valeurs et d’éthiques humaines, cela pourrait être utile. Il est également possible d’impliquer divers groupes de personnes dans le processus de collecte des données afin de minimiser les préjugés.

Un autre élément est le processus de formation lui-même. Il est possible d’utiliser l’apprentissage par renforcement à partir du retour d’information humain, où les humains peuvent corriger les résultats du modèle en temps réel. De cette manière, le modèle apprend directement à partir des préférences humaines. Mais je me demande dans quelle mesure cette méthode peut être adaptée à des modèles massifs.

J’ai également entendu parler de techniques d’alignement des valeurs, où l’IA est entraînée à maximiser une fonction d’utilité qui représente les valeurs humaines. Mais il est difficile de définir correctement cette fonction d’utilité. Des éthiciens et des philosophes pourraient être nécessaires pour la définir correctement.

Les tests et la vérification sont probablement aussi importants. Nous avons besoin de moyens pour tester si le LLM se comporte comme prévu dans différents scénarios. Peut-être en développant des ensembles complets de cas de test qui couvrent des dilemmes éthiques et en observant comment le modèle réagit.

Des audits réguliers et la transparence pourraient contribuer à garantir l’alignement. Si les processus décisionnels du modèle sont transparents, il est plus facile de repérer les erreurs. Il est possible d’utiliser des techniques telles que l’IA explicable pour rendre le raisonnement du modèle plus compréhensible.

Un apprentissage et une adaptation continus peuvent également s’avérer nécessaires. Les valeurs humaines peuvent évoluer, l’IA doit donc être capable de s’adapter à ces changements au fil du temps. Il faudrait peut-être intégrer des mécanismes permettant au modèle d’apprendre en permanence à partir de nouvelles interactions et du retour d’information.

Je devrais également prendre en compte le rôle de la gouvernance et de la réglementation. La mise en place de cadres dictant la manière dont ces modèles doivent être développés et déployés permet de faire respecter les normes d’alignement.国际合作可能也是必要的，因为AI的影响是全球性的。

Enfin, il est peut-être nécessaire de mener des recherches avancées sur l’alignement, en explorant de nouvelles méthodes et théories pour parvenir à ce super-alignement. Il est probablement essentiel de se tenir au courant des dernières recherches en matière d’alignement de l’IA.

Dans l’ensemble, il semble qu’une combinaison de meilleures données, de méthodes de formation améliorées, de tests approfondis, de transparence, d’apprentissage continu, de gouvernance et de recherche permanente soit essentielle pour garantir un super alignement dans les MLD.

Garantir un « super alignement » pour les grands modèles de langage (LLM) implique de s’assurer que les comportements et les résultats de ces modèles ne sont pas simplement alignés sur les valeurs humaines, mais qu’ils sont parfaitement et constamment alignés, minimisant ainsi le risque de conséquences involontaires ou néfastes. Voici une approche structurée pour y parvenir :

1. Données de formation de haute qualité :
– Curation : Les données de formation sont soigneusement sélectionnées pour inclure un large éventail de valeurs humaines, d’éthiques et de perspectives diverses.
– Atténuation des préjugés : Supprimez activement les biais et les modèles nuisibles des données afin d’empêcher le modèle d’apprendre des associations indésirables.

2. Techniques de formation avancées :
– Apprentissage par renforcement à partir d’un retour d’information humain (RLHF) : Affiner continuellement le modèle en utilisant le retour d’information humain pour s’assurer que ses résultats reflètent les préférences humaines.
– Alignement des valeurs : Entraîner le modèle à maximiser une fonction d’utilité qui représente les valeurs humaines, avec l’aide d’éthiciens pour définir correctement ces valeurs.

3. Test et vérification complets :
– Dilemmes éthiques : Développer et utiliser des suites de tests qui couvrent des scénarios éthiques complexes afin d’évaluer les réponses du modèle.
– Contrôles de robustesse : Tester régulièrement le modèle pour détecter d’éventuelles vulnérabilités ou désalignements, y compris des données adverses.

4. Transparence et explicabilité :
– Il est possible d’expliquer l’IA (XAI) : Utiliser des techniques pour rendre les processus de décision du modèle transparents, permettant aux humains de comprendre et de vérifier son raisonnement.
– Pistes d’audit : Conserver les journaux des décisions du modèle et des données d’entraînement à des fins d’audit.

5. Apprentissage continu et adaptation :
– Apprentissage adaptatif : Permettre au modèle d’apprendre et de s’adapter à l’évolution des valeurs humaines et des normes sociétales par le biais d’une interaction et d’un retour d’information continus.
– Mises à jour régulières : Réentraîner ou affiner périodiquement le modèle à l’aide de nouvelles données pour qu’il reste aligné sur les valeurs actuelles.

6. Gouvernance et réglementation :
– Directives éthiques : Établir et respecter des lignes directrices éthiques pour le développement et le déploiement du modèle.
– Cadres réglementaires : Suivre les réglementations et les meilleures pratiques en matière de gouvernance de l’IA afin de garantir l’alignement sur les normes juridiques et morales.

7. Communauté et collaboration :
– Collaboration multidisciplinaire : Impliquer des éthiciens, des spécialistes des sciences sociales et des experts en interaction homme-machine dans le processus de développement.
– Engagement du public : S’engager auprès du public pour comprendre les valeurs sociétales et intégrer ce retour d’information dans le développement du modèle.

8. Recherche et innovation :
– Recherche en cours : Rester à la pointe de la recherche sur l’alignement de l’IA, en explorant de nouvelles théories et méthodes pour améliorer l’alignement.
– Mesures de sécurité : Investir dans la recherche pour développer des mécanismes de sécurité capables de détecter et de corriger les défauts d’alignement en temps réel.

En combinant ces stratégies, les développeurs peuvent s’efforcer d’atteindre un niveau élevé d’alignement, ou « super-alignement », où les LLM se comportent constamment de manière non seulement inoffensive, mais aussi activement bénéfique et éthique.

P.J. :

Passe le test 😀 .

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ChatGPT 4o  :

DeepSeek est une entreprise chinoise d’intelligence artificielle fondée en 2023, qui se consacre à l’avancement de l’intelligence artificielle générale (AGI). Elle fonctionne comme un laboratoire de recherche sur l’IA sous l’égide de High-Flyer Capital Management, un important fonds spéculatif quantitatif chinois. L’entreprise se concentre sur le développement de modèles d’IA performants et open-source.

Principaux modèles d’IA développés par DeepSeek :

DeepSeek-V2 : Un modèle linguistique de mélange d’experts (MoE) avec 236 milliards de paramètres au total, dont 21 milliards sont activés par jeton. Il prend en charge une longueur de contexte allant jusqu’à 128 000 tokens et est conçu pour une formation économique et une inférence efficace.

DeepSeek-V2.5 : une version améliorée qui combine les capacités générales et de codage des modèles précédents, s’alignant mieux sur les préférences humaines et optimisée pour des tâches telles que l’écriture et le suivi d’instructions.

DeepSeek-R1-Lite-Preview : Un modèle d’IA raisonnante qui excelle dans les tâches complexes, en particulier en mathématiques et en codage. Il égalerait ou surpasserait le modèle o1-preview d’OpenAI sur des benchmarks difficiles tels que AIME et MATH.

L’engagement de DeepSeek en faveur du développement de logiciels libres l’a positionné comme un acteur important de l’industrie de l’IA, contribuant à la communauté mondiale de la recherche en IA. Ses modèles sont disponibles sur des plateformes telles que Hugging Face, facilitant l’accès aux chercheurs et aux développeurs du monde entier.