Comment les machines “comprennent” les données
Les réseaux de neurones artificiels, bien que brillants, restent énigmatiques. Mais des chercheurs ont récemment découvert un phénomène fascinant : en les laissant s’entraîner bien au-delà du stade du surapprentissage, ces réseaux développent des moyens uniques de résoudre des problèmes. Ce processus, appelé “grokking”, permet aux modèles d’apprendre la structure générale des données et d’internaliser la solution, dépassant ainsi la simple mémorisation.
Points clés
- Les réseaux de neurones qui “grokent” découvrent des algorithmes sophistiqués, comme des transformées de Fourier discrètes ou des calculs géométriques, pour résoudre des problèmes de manière générale.
- Ce phénomène de “grokking” semble impliquer une compétition interne entre deux types d’algorithmes : un qui mémorise, l’autre qui généralise.
- La régularisation du modèle favorise l’émergence de l’algorithme de généralisation, qui finit par dominer.
- Bien que fascinante, cette recherche sur le “grokking” n’en est qu’à ses débuts et ne concerne pour l’instant que des réseaux de très petite taille.
A retenir
Les chercheurs commencent à percer les mystères des réseaux de neurones en étudiant le phénomène du “grokking”. Bien que limité pour l’instant, ce champ de recherche pourrait apporter des insights précieux sur la façon dont les IA apprennent et généralisent de manière inattendue.
Sources
