Avancées en Intelligence Artificielle : Un Modèle d’Apprentissage Automatique Plus Flexible
Une équipe de scientifiques en informatique a réalisé une avancée significative dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA). Ils ont développé un modèle d’apprentissage automatique plus agile et flexible qui pourrait fournir une vision plus profonde de la façon dont ces programmes traitent le langage. Ce progrès pourrait révolutionner la manière dont les moteurs de langage IA sont conçus et utilisés.
Comprendre les Modèles d’Apprentissage Actuels et Leurs Limitations
Les modèles d’apprentissage actuels sont principalement basés sur des réseaux neuronaux artificiels. Chaque « neurone » dans le réseau est une fonction mathématique qui reçoit et envoie des signaux à d’autres neurones à travers plusieurs couches, effectuant des calculs dans le processus. Bien que le flux d’information initial soit aléatoire, il est optimisé au fur et à mesure que le réseau s’adapte aux données d’entraînement. Cependant, ces modèles présentent des limitations. Le processus d’entraînement nécessite une grande quantité de puissance informatique et, si le modèle ne fonctionne pas correctement ou si les besoins de l’utilisateur changent, il est difficile de l’adapter.
Une Nouvelle Approche de l’Apprentissage Automatique
Pour surmonter ces limitations, Mikel Artetxe et son équipe ont conçu une nouvelle approche. Ils ont formé un réseau neuronal dans une langue, puis ont supprimé sa connaissance des composants de base des mots, connus sous le nom de tokens. Par la suite, ils ont réentraîné le modèle dans une deuxième langue, remplissant la couche d’incrustation avec de nouveaux tokens de cette langue. Bien que le modèle contenait des informations incompatibles, le réentraînement a été réussi et le modèle a pu apprendre et traiter la nouvelle langue.
Les chercheurs ont conclu que, tandis que la couche d’incrustation stockait des informations spécifiques aux mots utilisés dans la langue, les niveaux plus profonds du réseau stockaient des informations plus abstraites sur les concepts derrière les langues humaines. Cela a facilité l’apprentissage de la deuxième langue par le modèle.
«Nous vivons dans le même monde. Nous conceptualisons les mêmes choses avec des mots différents» dans différentes langues, a expliqué Yihong Chen, auteur principal de l’étude. Cette découverte pourrait avoir des implications significatives pour le développement de l’IA, car elle suggère que les modèles d’apprentissage automatique peuvent être plus flexibles et adaptables que ce que l’on pensait auparavant.
Sandra est spécialiste en marketing digital et experte en réseaux sociaux. Elle a obtenu un post-diplôme en Communication et RP pour les marques de mode à Idep Barcelone, ainsi qu'un autre en Marketing et réputation en ligne : communautés virtuelles. Sandra est au courant des dernières tendances et des meilleures pratiques sur les réseaux sociaux, ce qui se reflète dans son travail quotidien en générant un impact positif dans le monde numérique.
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