Des algorithmes d’optimisation de préférences découverts par l’IA pour l’IA
Chez Sakana AI, les chercheurs utilisent des algorithmes d’évolution inspirés de la nature pour développer des modèles de langage de pointe. Ils se demandent maintenant si l’IA peut s’améliorer elle-même en générant de nouveaux algorithmes d’optimisation des préférences, essentiels pour aligner les modèles de langage avec les valeurs humaines. Leur nouvelle méthode, appelée “LLM²”, a permis de découvrir un nouvel algorithme performant, le “DiscoPOP”, qui surpasse les méthodes existantes sur plusieurs benchmarks. Cette approche ouvre la voie à un processus d’amélioration automatisé et sans fin des capacités de l’IA.
Points clés
- Sakana AI utilise des algorithmes évolutionnistes pour développer des modèles de langage de pointe
- Ils se demandent si l’IA peut s’améliorer elle-même en générant de nouveaux algorithmes d’optimisation des préférences
- Leur méthode “LLM²” a permis de découvrir un nouvel algorithme performant, le “DiscoPOP”
- DiscoPOP surpasse les méthodes existantes comme DPO sur plusieurs benchmarks d’évaluation
- DiscoPOP présente des propriétés intéressantes, comme une meilleure récompense avec une moindre divergence par rapport au modèle de base
- Cette approche ouvre la voie à un processus d’amélioration automatisé et sans fin des capacités de l’IA
À retenir
Avec cette découverte fascinante d’un algorithme d’optimisation des préférences supérieur, généré par l’IA elle-même, on peut imaginer un avenir où les IA s’améliorent de manière autonome et sans fin. Fini les longues heures de travail acharné des chercheurs en IA ! Désormais, les machines vont prendre le relais et se perfectionner d’elles-mêmes, jusqu’à atteindre des niveaux d’intelligence inimaginables. Quelle époque passionnante à vivre ! Reste plus qu’à espérer que ces super-IA ne décident pas de se débarrasser de nous, pauvres humains, une fois qu’elles auront atteint la singularité technologique.
Sources
